Hospital-acquired infections in paediatric medical wards at a tertiary hospital in KwaZulu-Natal, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital-acquired infections (HAIs) impact care and costs in hospitals across the globe. There are minimal data on HAIs in sub-Saharan Africa and data specific to paediatrics are especially limited. OBJECTIVE: To describe the incidence of HAIs in the paediatric medical units at Grey's Hospital, a tertiary government hospital in KwaZulu-Natal, South Africa. METHODS: The Infection Prevention and Control (IPC) team collects data on all laboratory-confirmed infections, including from paediatric patients in two medical units (52 beds), the paediatric intensive/high-care unit (PICU, 8 beds) and the neonatal intensive care unit (NICU, 23 beds). HAIs are defined as infections: (i) not present (active or incubating) at the time of admission, and (ii) with onset >48 h after hospital admission. Daily patient statistics allow calculation of infections per 100 admissions and infections per 1000 patient days. RESULTS: In the non-ICU setting, there were 7.1 and 7.0 HAIs per 100 admissions in 2013 and 2014, respectively. In the PICU, there were 20.4 and 15.3 HAIs per 100 admissions, while in the NICU there were 23.9 and 21.6 HAIs per 100 admissions in 2013 and 2014, respectively. In the non-ICU setting, there were 6.8 HAIs per 1000 patient days in both 2013 and 2014. In the PICU, there were 27.5 and 33.0 HAIs per 1000 patient days, while in the NICU, there were 20.3 and 21.5 HAIs per 1000 patient days in 2013 and 2014, respectively. CONCLUSION: HAIs in non-ICU paediatric wards were consistent with a number of point-prevalence studies performed outside Africa (e.g. Canada, Russia, U.K.). Rates of HAIs in the ICUs were higher than rates reported from the International Nosocomial Infection Control Consortium, and were substantially higher than rates reported in the United States. HAIs are serious and important, especially in ICUs, and may be relatively neglected in low- and middle-income settings. Improved surveillance will allow the development and evaluation of targeted interventions to improve care of patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».