Outbreaks in the neonatal ICU: a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Neonates in the neonatal ICU (NICU) are uniquely vulnerable to colonization and infection with pathogens such as multidrug resistant Gram-negative bacteria, which in turn are associated with increased infection-related morbidities and higher case-fatality rates. We reviewed the English, French, and German language literature published between 2015 and 2017, for reports of NICU outbreaks. RECENT FINDINGS: A total of 39 outbreaks in NICUs were reported with Gram-negative bacteria (n = 21; 54%) causing most, and extended spectrum beta-lactamase-producing organisms being the most frequent resistance mechanism reported (n = 5). Five viral outbreaks were reported (respiratory syncytial virus = 3). A significant proportion of outbreaks (33%) did not identify a source. Whole genome sequencing was used more (n = 6 reports). The most common described infection prevention and control interventions included staff and parent education on hand hygiene, patient isolation, additional contact precautions, including discontinuation of 'kangaroo care', and cohorting. Reporting and publication bias are likely common. SUMMARY: NICUs must be vigilant in identifying outbreaks, conduct comprehensive investigations, and implement targeted infection prevention and control strategies. Molecular epidemiology capacities are an essential element in outbreak investigation. More studies are needed to determine the added value of active colonization screening and their impact on outbreak development.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».