SARS-CoV-2 outbreak in a Canadian suburban tertiary hospital necessitating full facility closure: a descriptive observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SARS-CoV-2 can cause outbreaks in community- and hospital-based settings. The aim of this study was to provide a detailed epidemiologic account of a hospital-wide SARS-CoV-2 outbreak and provide a description of case evaluations, transmission networks and the interventions implemented to stem the outbreak. METHODS: We conducted a retrospective descriptive study of a hospital-wide SARS-CoV-2 outbreak at the Misericordia Community Hospital (Edmonton) from June 21 to Aug. 14, 2020. We reviewed hospital chart, public health and occupational health records to determine demographics, case type (community- or hospital-acquired), need for critical care and outcome for each case linked to the outbreak (patients, hospital staff, and community and patient visitors). We developed detailed transmission networks using epidemiologic data to determine what variables may have contributed to transmission. RESULTS: Fifty-eight cases of SARS-CoV-2 infection were linked to this hospital outbreak (31 patients, 25 staff members and 2 visitors; 66% female, age range 19-97 years). One patient required critical care, and 11 deaths were recorded (all among inpatients). Most cases were hospital-acquired (91%), and 28% were asymptomatic at the time of diagnosis. The outbreak was composed of 2 clusters driven by protective equipment breaches, premature removal of precautions, transmission in small staff quarters and infection of a staff member after exposure to a wandering patient with dementia and asymptomatic, undetected SARS-CoV-2 infection. INTERPRETATION: A detailed epidemiologic review of this hospital-wide outbreak shows that a SARS-CoV-2 outbreak can involve complex transmission chains and clusters. Multipronged bundled approaches, aggressive contact tracing, and patient and staff prevalence screening are important to help bring such outbreaks under control, along with ongoing vigilance in detecting delayed cases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».