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Enregistrement W2971942491 · doi:10.1503/cmaj.190361

Trends in health care–associated infections in acute care hospitals in Canada: an analysis of repeated point-prevalence surveys

2019· article· en· W2971942491 sur OpenAlexaffvenueabout
Robyn Mitchell, Geoffrey Taylor, Wallis Rudnick, Stéphanie Alexandre, Kathryn Bush, Leslie Forrester, Charles Frenette, Bonny Granfield, Denise Gravel-Tropper, Jennifer Happe, Michael John, Christian Lavallée, Allison McGeer, Dominik Mertz, Linda Pelude, Michelle Science, Andrew E. Simor, Stephanie Smith, Kathryn N. Suh, Joseph Vayalumkal, Alice Wong, Kanchana Amaratunga

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumoniaConfidence intervalPrevalenceHealth careAcute careInfection controlInternal medicinePediatricsEpidemiologyEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>BACKGROUND:</h3> Health care–associated infections are a common cause of patient morbidity and mortality. We sought to describe the trends in these infections in acute care hospitals, using data from 3 national point-prevalence surveys. <h3>METHODS:</h3> The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) conducted descriptive point-prevalence surveys to assess the burden of health care–associated infections on a single day in February of 2002, 2009 and 2017. Surveyed infections included urinary tract infection, pneumonia, <i>Clostridioides difficile</i> infection, infection at surgical sites and bloodstream infections. We compared the prevalence of infection across the survey years and considered the contribution of antimicrobial-resistant organisms as a cause of these infections. <h3>RESULTS:</h3> We surveyed 28 of 33 (response rate 84.8%) CNISP hospitals (6747 patients) in 2002, 39 of 55 (response rate 71.0%) hospitals (8902 patients) in 2009 and 47 of 66 (response rate 71.2%) hospitals (9929 patients) in 2017. The prevalence of patients with at least 1 health care–associated infection increased from 9.9% in 2002 (95% confidence interval [CI] 8.4%–11.5%) to 11.3% in 2009 (95% CI 9.4%–13.5%), and then declined to 7.9% in 2017 (95% CI 6.8%–9.0%). In 2017, device-associated infections accounted for 35.6% of all health care–associated infections. Methicillin-resistant <i>Staphylococcus aureus</i> (MRSA) accounted for 3.9% of all organisms identified from 2002 to 2017; other antibiotic-resistant organisms were uncommon causes of infection for all survey years. <h3>INTERPRETATION:</h3> In CNISP hospitals, there was a decline in the prevalence of health care–associated infection in 2017 compared with previous surveys. However, strategies to prevent infections associated with medical devices should be developed. Apart from MRSA, few infections were caused by antibiotic-resistant organisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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