Prevalence of Healthcare-Associated Infections and Antimicrobial Use Among Adult Inpatients in Singapore Acute-Care Hospitals: Results From the First National Point Prevalence Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We conducted a national point prevalence survey (PPS) to determine the prevalence of healthcare-associated infections (HAIs) and antimicrobial use (AMU) in Singapore acute-care hospitals. METHODS: Trained personnel collected HAI, AMU, and baseline hospital- and patient-level data of adult inpatients from 13 private and public acute-care hospitals between July 2015 and February 2016, using the PPS methodology developed by the European Centre for Disease Prevention and Control. Factors independently associated with HAIs were determined using multivariable regression. RESULTS: Of the 5415 patients surveyed, there were 646 patients (11.9%; 95% confidence interval [CI], 11.1%-12.8%) with 727 distinct HAIs, of which 331 (45.5%) were culture positive. The most common HAIs were unspecified clinical sepsis (25.5%) and pneumonia (24.8%). Staphylococcus aureus (12.9%) and Pseudomonas aeruginosa (11.5%) were the most common pathogens implicated in HAIs. Carbapenem nonsusceptibility rates were highest in Acinetobacter species (71.9%) and P. aeruginosa (23.6%). Male sex, increasing age, surgery during current hospitalization, and presence of central venous or urinary catheters were independently associated with HAIs. A total of 2762 (51.0%; 95% CI, 49.7%-52.3%) patients were on 3611 systemic antimicrobial agents; 462 (12.8%) were prescribed for surgical prophylaxis and 2997 (83.0%) were prescribed for treatment. Amoxicillin/clavulanate was the most frequently prescribed (24.6%) antimicrobial agent. CONCLUSIONS: This survey suggested a high prevalence of HAIs and AMU in Singapore's acute-care hospitals. While further research is necessary to understand the causes and costs of HAIs and AMU in Singapore, repeated PPSs over the next decade will be useful to gauge progress at controlling HAIs and AMU.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».