Surveillance of device associated infections and mortality in a major intensive care unit in the Republic of Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Device-associated health care-associated infections (DA-HAI) pose a threat to patient safety, particularly in the intensive care unit. The aim of this study was to assess the incidence of DA-HAIs, mortality and crude excess mortality at a General Hospital's Intensive Care Unit (ICU) in the Republic of Cyprus for 1 year period. METHODS: A prospective cohort, active DA-HAIs surveillance study with the use of Health Acquired Infections (HAIs) ICU Protocol (v1.01 standard edition) as provided by ECDC/NHSN for the active DA-HAIs surveillance study was conducted. The study sample included 198 ICU patients admitted during the research period and hospitalized for over 48 h. The Ventilator-Associated Pneumonia (VAP), Central Line-Associated Bloodstream Infection (CLABSI), and Catheter-Associated Urinary Tract Infection (CAUTI) rates, length of stay (LOS), mortality, and crude excess mortality were calculated. RESULTS: CLABSI was the most frequent DA-HAI with 15.9 incidence rate per 1000 Central Venus Catheter (CVC) days. The VAP rate, was 10.1 per 1000 ventilator days and the CAUTI rate was 2.7 per 1000 urinary catheter days. Device associated infections were found to be significantly associated with the length of ICU stay (p < 0.001), the CVC days (p < 0.001), ventilator days (p < 0.001), and urinary catheter days (p < 0.001). The excess mortality was 22.1% for those who acquired a DA-HAI (95% CI, 2-42.2%) compared to the patients who remained DA-HAI free. Mortality of patients with VAP infection was 2.3 times higher (RR = 2.33 95% CI, 1.07-5.05) than those patients admitted without a HAI and subsequently did not acquire a DA-HAI. The most frequently isolated pathogen was Staphylococcus epidermidis (13.9%) and Candida albicans (13.9%). CONCLUSIONS: Higher DA-HAIs rates and device utilization than the international benchmarks were found in this study, calling into question the safety of preventative practices employed in this unit.
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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 | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».