Sociodemographic and geospatial associations with community-associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus (CA-MRSA) infections in a large Canadian city: an 11 year retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The first Canadian outbreak of community-associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus (CA-MRSA) was identified in 2004 in Calgary, Alberta. Using a novel model of MRSA population-based surveillance, sociodemographic risk associations, yearly geospatial dissemination and prevalence of CA-MRSA infections over an 11 year period was identified in an urban healthcare jurisdiction of Calgary. METHODS: Positive MRSA case records, patient demographics and laboratory data were obtained from a centralized Laboratory Information System of Calgary Laboratory Services in Calgary, Alberta, Canada between 2004 and 2014. Public census data was obtained from Statistics Canada, which was used to match with laboratory data and mapped using Geographic Information Systems. RESULTS: During the study period, 52.5% of positive MRSA infections in Calgary were CA-MRSA cases. The majority were CMRSA10 (USA300) clones (94.1%; n = 4255), while the remaining case (n = 266) were CMRSA7 (USA400) clones. Period prevalence of CMRSA10 increased from 3.6 cases/100000 population in 2004, to 41.3 cases/100000 population in 2014. Geospatial analysis demonstrated wide dissemination of CMRSA10 annually in the city. Those who are English speaking (RR = 0.05, p < 0.0001), identify as visible minority Chinese (RR = 0.09, p = 0.0023) or visible minority South Asian (RR = 0.25, p = 0.015), and have a high median household income (RR = 0.27, p < 0.0001) have a significantly decreased relative risk of CMRSA10 infections. CONCLUSIONS: CMRSA10 prevalence increased between 2004 and 2007, followed by a stabilization of cases by 2014. Certain sociodemographic factors were protective from CMRSA10 infections. The model of MRSA population-surveillance and geomap outbreak events can be used to track the epidemiology of MRSA in any jurisdiction.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».