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Enregistrement W4210310843 · doi:10.2196/36591

Bacterial Contamination of Intensive Care Units, Sana’a City, Yemen, 2019

2022· article· en· W4210310843 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Al Amad, Intesar Abdulsalam Al Shargabi, Samar Saeed Nasher, Sami Ahmed Al-Haidari, Riham Al-Dubaiee, Suaad Ameen Moghalles, Khaled Abdullah Al Moayad

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcinetobacterMedicineBacillus cereusIntensive care unitStaphylococcus aureusMicrobiological cultureStaphylococcusContaminationMicrobiologyVeterinary medicineIntensive careCoagulaseBacteriaBiologyInternal medicineAntibioticsIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Bacterial contamination of the intensive care unit (ICU) is one of the risk factors responsible for the high incidence of nosocomial infections that can significantly increase the mortality among ICU patients. Objective The aim of this study was to investigate the bacterial contamination and pathogen isolates from the ICU environment of hospitals in Sana’a city, Yemen. Methods A descriptive cross-sectional study was performed in Sana’a city hospitals from December 5 to December 15, 2019. All hospitals that frequently reported mortality among ICU patients were included. A sterile swab moistened in sterile normal saline was used for sample collection. Seven ICU sites were targeted, including the patient’s bed, bedside table, masks of the oxygen-supplying apparatus, intravenous (IV) stand, door knob, wall, and floor, and two samples from each site were collected. The samples were transported to the National Center of Public Health Laboratory for microbiological culture. Results A total of 112 swabs were collected from the ICUs of eight hospitals. Among these, 87 (77.7%) yielded positive bacterial growth and 109 bacterial strains were isolated, including 62.4% (n=68) gram-positive and 37.6% (n=41) gram-negative bacteria. Coagulase-negative Staphylococcus, Staphylococcus aureus, and Bacillus cereus were the predominant gram-positive bacteria isolated, which accounted for 27.5% (n=30), 21.1% (n=23), and 10.1% (n=11) of all 109 bacterial isolates, respectively. Klebsiella species, Pseudomonas species, and Acinetobacter were the main gram-negative isolates obtained, accounting for 12.8% (n=14), 12.8% (n=14), and 11.9% (n=13) of all 109 bacterial isolates, respectively. The common contaminated sites were the patients’ beds/bedside tables (40/109 strains, 36.7%), floors (24/109 strains, 22.0%), walls (15/109 strains, 13.8%), and masks of the oxygen-supplying apparatus (12/109 strains, 11.0%). The door knobs and IV stands were contaminated by 9 strains, representing 8.3% of the total isolated bacteria. Conclusions The contamination of ICU environments was high and patients’ surroundings were the most contaminated areas. Implementations of strict quality standards of hygienic practices and effective cleaning of inanimate surfaces by the hospitals’ infection control units along with periodic monitoring by the health authority are highly recommended.

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)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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