Status of the Prevention of Multidrug-Resistant Organisms in International Settings: A Survey of the Society for Healthcare Epidemiology of America Research Network
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To examine self-reported practices and policies to reduce infection and transmission of multidrug-resistant organisms (MDRO) in healthcare settings outside the United States. DESIGN Cross-sectional survey. PARTICIPANTS International members of the Society for Healthcare Epidemiology of America (SHEA) Research Network. METHODS Electronic survey of infection control and prevention practices, capabilities, and barriers outside the United States and Canada. Participants were stratified according to their country's economic development status as defined by the World Bank as low-income, lower-middle-income, upper-middle-income, and high-income. RESULTS A total of 76 respondents (33%) of 229 SHEA members outside the United States and Canada completed the survey questionnaire, representing 30 countries. Forty (53%) were high-, 33 (43%) were middle-, and 1 (1%) was a low-income country. Country data were missing for 2 respondents (3%). Of the 76 respondents, 64 (84%) reported having a formal or informal antibiotic stewardship program at their institution. High-income countries were more likely than middle-income countries to have existing MDRO policies (39/64 [61%] vs 25/64 [39%], P=.003) and to place patients with MDRO in contact precautions (40/72 [56%] vs 31/72 [44%], P=.05). Major barriers to preventing MDRO transmission included constrained resources (infrastructure, supplies, and trained staff) and challenges in changing provider behavior. CONCLUSIONS In this survey, a substantial proportion of institutions reported encountering barriers to implementing key MDRO prevention strategies. Interventions to address capacity building internationally are urgently needed. Data on the infection prevention practices of low income countries are needed. Infect Control Hosp Epidemiol. 2016:1-8.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».