High Prevalence of Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus among Healthcare Facilities and Its Related Factors in Myanmar (2018–2019)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global health problem. Staphylococcus aureus (SA) is a common bacterium associated with a variety of community and hospital infections. Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) accounts for most SA related morbidity and mortality. In this study, we determined the prevalence and factors associated with SA and MRSA in Myanmar. Methods: We collected the data retrospectively by reviewing an electronic register containing the results of bacterial culture and antibiotic susceptibility testing of biological specimens received from healthcare facilities during 2018–2019. Results: Of the 37,798 biological specimens with bacterial culture growth, 22% (8244) were Gram-positive. Among the Gram-positive bacteria, 42% (2801) were SA, of which 48% (1331) were judged as MRSA by phenotypic methods. The prevalence of MRSA was higher in the older age groups, in female patients, in urine specimens and specimens received from the intensive care unit and dermatology departments. One site (Site F) had the highest MRSA prevalence of the seven AMR sentinel sites. Most SA isolates were sensitive to vancomycin (90%) by phenotypic methods. Conclusions: The high prevalence of MRSA indicates a major public health threat. There is an urgent need to strengthen the AMR surveillance and hospital infection control program in Myanmar.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».