Optimizing Contact Precautions to Curb the Spread of Antibiotic-resistant Bacteria in Hospitals: A Multicenter Cohort Study to Identify Patient Characteristics and Healthcare Personnel Interactions Associated With Transmission of Methicillin-resistant Staphylococcus aureus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare personnel (HCP) acquire antibiotic-resistant bacteria on their gloves and gowns when caring for intensive care unit (ICU) patients. Yet, contact precautions for patients with methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) remains controversial despite existing guidelines. We sought to understand which patients are more likely to transfer MRSA to HCP and to identify which HCP interactions are more likely to lead to glove or gown contamination. METHODS: This was a prospective, multicenter cohort study of cultured HCP gloves and gowns for MRSA. Samples were obtained from patients' anterior nares, perianal area, and skin of the chest and arm to assess bacterial burden. RESULTS: Among 402 MRSA-colonized patients with 3982 interactions, we found that HCP gloves and gowns were contaminated with MRSA 14.3% and 5.9% of the time, respectively. Contamination of either gloves or gowns occurred in 16.2% of interactions. Contamination was highest among occupational/physical therapists (odds ratio [OR], 6.96; 95% confidence interval [CI], 3.51, 13.79), respiratory therapists (OR, 5.34; 95% CI, 3.04, 9.39), and when any HCP touched the patient (OR, 2.59; 95% CI, 1.04, 6.51). Touching the endotracheal tube (OR, 1.75; 95% CI, 1.38, 2.19), bedding (OR, 1.43; 95% CI, 1.20, 1.70), and bathing (OR, 1.32; 95% CI, 1.01, 1.75) increased the odds of contamination. We found an association between increasing bacterial burden on the patient and HCP glove or gown contamination. CONCLUSIONS: Gloves and gowns are frequently contaminated with MRSA in the ICU. Hospitals may consider using fewer precautions for low-risk interactions and more for high-risk interactions and personnel.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».