A ten-year review of healthcare-associated bloodstream infections from forty hospitals in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Healthcare-associated bloodstream infections (HABSI) are a significant cause of morbidity and mortality worldwide. In Québec, Canada, HABSI arising from acute-care hospitals have been monitored since April 2007 through the Surveillance des bactériémies nosocomiales panhospitalières (BACTOT) program, but this is the first detailed description of HABSI epidemiology. METHODS: This retrospective, descriptive study was conducted using BACTOT surveillance data from hospitals that participated continuously between April 1, 2007, and March 31, 2017. HABSI cases and rates were stratified by hospital type and/or infection source. Temporal trends of rates were analyzed by fitting generalized estimating equation Poisson models, and they were stratified by infection source. RESULTS: For 40 hospitals, 13,024 HABSI cases and 23,313,959 patient days were recorded, for an overall rate of 5.59 per 10,000 patient days (95% CI, 5.54-5.63). The most common infection sources were catheter-associated BSIs (23.0%), BSIs secondary to a urinary focus (21.5%), and non-catheter-associated primary BSIs (18.1%). Teaching hospitals and nonteaching hospitals with ICUs often had rates higher than nonteaching hospitals without ICUs. Annual HABSI rates did not exhibit statistically significant changes from year to year. Non-catheter-associated primary BSIs were the only HABSI type that exhibited a sustained change across the 10 years, increasing from 0.69 per 10,000 patient days (95% CI, 0.59-0.80) in 2007-2008 to 1.42 per 10,000 patient days (95% CI, 1.27-1.58) in 2016-2017. CONCLUSIONS: Despite ongoing surveillance, overall HABSI rates have not decreased. The effect of BACTOT participation should be more closely investigated, and targeted interventions along alternative surveillance modalities should be considered, prioritizing high-burden and potentially preventable BSI types.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».