Device‐associated health care‐associated infections: The effectiveness of a 3‐year prevention and control program in the Republic of Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Device-associated health care-associated infections (DA-HAIs) are a major threat to patient safety, particularly in the Intensive Care Unit (ICU). This study aimed to evaluate the effectiveness of a bundle of infection control measures to reduce DA-HAIs in the ICU of a General Hospital in the Republic of Cyprus, over a 3-year period. METHODS: We studied 599 ICU patients with a length of stay (LOS) for at least 48 hours. Our prospective cohort study was divided into three surveillance phases. Ventilator-associated pneumonia (VAP), central line-associated blood-stream infections (CLABSI), and catheter-associated blood-stream infections (CAUTI) incidence rates, LOS, and mortality were calculated before, during, and after the infection prevention and control programme. RESULTS: There was a statistically significant reduction in the number of DA-HAI events during the surveillance periods, associated with DA-HAIs prevention efforts. In 2015 (prior to programme implementation), the baseline DA-HAIs instances were 43: 16 VAP (10.1/1000 Device Days), 21 (15.9/1000DD) CLABSIs, and 6 (2.66/1000DD) CAUTIs, (n = 198). During the second phase (2016), CLABSIs prevention measures were implemented and the number of infections were 24: 14 VAP (12.21/1000DD), 4 (4.2/1000DD) CLABSIs, and 6 (3.22/1000DD) CAUTIs, (n = 184). During the third phase (2017), VAP and CAUTI prevention measures were again implemented and the rates were 6: (3 VAP: 12.21/1000DD), 2 (1.95/1000DD) CLABSIs, and 1 (0.41/1000DD) CAUTIs, (n = 217). There was an overall reduction of 87% in the total number of DA-HAIs instances for the period 1 January 2015 to 31 December 2017. CONCLUSIONS: The significant overall reduction in DA-HAI rates indicates that a comprehensive infection control programme can affect DA-HAI rates.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».