Incidence of Hospital-Acquired Bacterial Pneumonia and Its Resistance Profiles in Patients Admitted to Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Hospital-acquired bacterial pneumonia (HABP) is one of the most important causes of morbidity, mortality and economic problems especially for patients admitted in the intensive care unit (ICU) ward. The aim of this study was to determine the incidence of nosocomial pneumonia in ICU, identify the causative bacteria and their resistance profiles. This cross sectional study was performed on 214 patients who were admitted in the ICU ward of a general hospital requiring mechanical ventilation for at least 48 h. Identification of HABP was based on the clinical signs manifested 48 h or more after admission, new chest X-ray infiltrates and microbiologic examination of endo tracheal secretion. Data were analyzed using SPSS 21 to perform the descriptive statistics. The isolated gram negative bacteria were Klebsiella pneumoniae (50%), Staphylococcus aureus (18.7%), Acinetobacter baumannii (12.5%), Escherichia coli (12.5%) and Pseudomonas aeroginosa (6.3%). The maximum antimicrobial resistance of gram negative bacteria was to Cefazolin (100%) and Ampicillin (84.6%), while antimicrobial resistance to Clindamycin, Azithromycin, Amoxycillin+clavulanate, Trimethoprim+sulfamethoxazole and Ciprofloxacin was 33.3%. No resistance was seen towards carbapenems.The most frequent gram negative isolated bacterium was K. pneumoniae, and maximum antimicrobial resistance rate was observed for Cefazolin and Ampicillin, which is due to betalactamase production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».