The Emergency Medical Service Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Emergency medical services (EMS) personnel are an integral component of the health care framework and function to transport patients from various locations to and between care facilities. In addition to physical injury, EMS personnel are expected to be at high risk to acquire and transmit health care-associated infections (HAIs) in the workplace. However, currently, little is known about EMS biosafety risk factors and the epidemiological contribution of EMS to pathogen transmission within and outside the health care sector. Health care facility microbiomes contain diverse bacterial, fungal, and viral pathogens that cause over 1.7 million HAIs each year in the United States alone. While hospital microbiomes have been relatively well studied, there is scant information about EMS infrastructure and equipment microbiomes or the role(s) they play in HAI transmission between health care facilities. We review recent literature investigating the microbiome of ambulances and other EMS service facilities which consistently identify antibiotic-resistant pathogens causing HAIs, including methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), vancomycin-resistant Enterococcus , and Klebsiella pneumoniae . Our review provides evidence that EMS microbiomes are dynamic and important pathogen reservoirs, and it underscores the need for more widespread and in-depth microbiome studies to elucidate patterns of pathogen transmission. We discuss emerging DNA sequencing technologies and other methods that can be applied to characterize and mitigate EMS biosafety risks in the future. Understanding the complex interplay between EMS and hospital microbiomes will provide key insights into pathogen transmission mechanisms and identify strategies to minimize HAIs and community infection.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».