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Enregistrement W3046219117 · doi:10.1186/s13756-020-00785-8

Nasal carriage of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) among undocumented migrants and uninsured legal residents in Amsterdam, the Netherlands: a cross-sectional study

2020· article· en· W3046219117 sur OpenAlexaff
Eline van Dulm, Sarineke Klok, Anders Boyd, Ivo K Joore, M.W.J. Prins, Alje P. van Dam, Gerdien A. Tramper‐Stranders, Yvonne T. H. P. van Duijnhoven

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Resistance and Infection Control · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarriageMedicineMethicillin-resistant Staphylococcus aureusCross-sectional studyPopulationLogistic regressionPediatricsFamily medicineInternal medicineEnvironmental healthStaphylococcus aureusPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nasal carriage of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) is associated with an increased risk of infection. Colonization with MRSA is observed in < 1% of the general Dutch population. Increased risk for MRSA carriage is known to occur in several key groups, one of which is asylum seekers. However, little is known about MRSA carriage among undocumented migrants and uninsured legal residents. This study aimed to determine the prevalence of nasal MRSA carriage among these groups in Amsterdam, the Netherlands. METHODS: In this cross-sectional study, between October 2018 and October 2019, undocumented migrants and uninsured legal residents aged 18 years or older who were able to understand one of the study languages were recruited at an NGO health care facility in Amsterdam, the Netherlands, for general practitioner (GP) consultations. Participants were asked questions on demographics, migration history, antibiotic use and other possible risk factors for MRSA carriage and were screened for nasal MRSA carriage by selective culturing e-swabs. Characteristics of MRSA-negative and MRSA-positive participants were compared using univariable logistic regression analysis with Firth's correction. RESULTS: Of the 3822 eligible patients, 760 were screened for nasal MRSA carriage (19.9%). Of the 760 participants, over half were male (58%; 442/760) and originated mainly from Africa (35%; 267/760), Asia (30%; 229/760) and North or South America (30%; 227/760). In total, 705/760 participants (93%) were undocumented migrants and 55/760 (7%) were uninsured legal residents of Amsterdam. The overall prevalence of nasal MRSA carriage was 2.0% (15/760) (95%CI 1.1 to 3.2%), with no difference between undocumented migrants (14/705) (2.0, 95%CI 1.1 to 3.3%) and uninsured legal residents (1/55) (1.8, 95%CI 0.1 to 9.7%). Genotyping showed no clustering of the 15 isolates. MRSA carriage was not associated with sociodemographic, migration history or other possible risk factors. Nevertheless, this study had limited power to detect significant determinants. Three participants (3/15; 20%) harbored Panton-Valentine leukocidin (PVL)-positive isolates. CONCLUSION: Even though our study population of undocumented migrants and uninsured legal residents had a higher prevalence of nasal MRSA carriage compared to the general Dutch population, the prevalence was relatively low compared to acknowledged other high-risk groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,289
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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