Carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in the UK: a national study (EuSCAPE-UK) on prevalence, incidence, laboratory detection methods and infection control measures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate UK prevalence and incidence of clinically significant carbapenemase-producing Enterobacteriaceae (CPE), and to determine epidemiological characteristics, laboratory methods and infection prevention and control (IPC) measures in acute care facilities. METHODS: A 6 month survey was undertaken in November 2013-April 2014 in 21 sentinel UK laboratories as part of the European Survey on Carbapenemase-Producing Enterobacteriaceae (EuSCAPE) project. Up to 10 consecutive, non-duplicate, clinically significant and carbapenem-non-susceptible isolates of Escherichia coli or Klebsiella pneumoniae were submitted to a reference laboratory. Participants answered a questionnaire on relevant laboratory methods and IPC measures. RESULTS: Of 102 isolates submitted, 89 (87%) were non-susceptible to ≥1 carbapenem, and 32 (36%) were confirmed as CPE. CPE were resistant to most antibiotics, except colistin (94% susceptible), gentamicin (63%), tigecycline (56%) and amikacin (53%). The prevalence of CPE was 0.02% (95% CI = 0.01%-0.03%). The incidence of CPE was 0.007 per 1000 patient-days (95% CI = 0.005-0.010), with north-west England the most affected region at 0.033 per 1000 patient-days (95% CI = 0.012-0.072). Recommended IPC measures were not universally followed, notably screening high-risk patients on admission (applied by 86%), using a CPE 'flag' on patients' records (70%) and alerting neighbouring hospitals when transferring affected patients (only 30%). Most sites (86%) had a laboratory protocol for CPE screening, most frequently using chromogenic agar (52%) or MacConkey/CLED agars with carbapenem discs (38%). CONCLUSIONS: The UK prevalence and incidence of clinically significant CPE is currently low, but these MDR bacteria affect most UK regions. Improved IPC measures, vigilance and monitoring are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».