Prevalence Of Multi Drug Resistant Bacteria On Environmental And Medical Device Surfaces Of Korea Nepal Friendship Hospital
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The microbial monitoring of environmental and medical-devices’ surface is used to evaluate efficacy of routine cleaning and disinfection practises and to detect the presence of specific Nosocomial Pathogens. The prevalence of Multidrug Resistance organisms in hospital premises projects serious problems in transmitting to susceptible hosts which is difficult to treat. A cross sectional descriptive research was conducted from December 2016 to June 2017 at the pathology laboratory of Korea Nepal Friendship Hospital (KNFH). A total 140 samples were considered, encompassing the medical devices of the hospital (100), housekeeping surfaces (15) and air (25). Susceptibility test for bacterial isolates was done by disk diffusion assay. Of the total 140 samples taken and analysed, 100% showed growth positivity. In most of the swabs taken, Coagulase Negative Staphylococci was dominant, followed by Staphylococcus aureus, Streptococcus spp. Micrococcus spp., E coli, Pseudomonas spp., Bacillus spp., Acinetobacter spp., Klebsiella spp., Fungi, and least Proteus spp. The dry surfaces were dominantly contaminated by gram positive bacteria whereas moistened surfaces like wash basin were contaminated by gram negative as well as gram positive bacteria. Total 277 strains were exposed to various class of antibiotics, among the gram positive environmental isolates, Coagulase Negative Staphylococci 16 (34.78%) had highest MDR prevalence followed by Staphylococcus aureus 8 (29.62%), Streptococcus spp. 4 (12.90%), Micrococcus spp. 4 (9.30%) and no MDR was shown by any Bacillus spp isolates. Whereas, in case of gram negative, Klebsiella spp. 6 (35.29%) had highest MDR prevalence followed by Acinetobacter spp. 6 (31.57%), E. coli 8 (27.58%), Pseudomonas spp. 4 (18.18%), and lastly Proteus spp. with no MDR at all. The thick dirt covering the cotton swabs and heavy microbial load on them has displayed not only disinfecting practice but also cleaning practice is missing. Heavy contamination shows possible NIs breakout, it’s important to have routine microbial assessment with standard protocol and find ways to decrease its load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».