An Outbreak of COVID-19 Among Health Care Workers at a Diabetes Center, Al Ahsa, Saudi Arabia, April 2020
Notice bibliographique
Résumé
Background On April 2, 2020, the Field Epidemiology Training Program was asked by a diabetes mellitus center, Facility A, in Al-Ahsa to investigate a confirmed case of COVID-19 in a health care worker. Patients with diabetes are at increased risk for serious complications from COVID-19. Objective This study seeks to identify any additional cases, the source of infection and mode of transmission, and implement mitigation measures to prevent further transmission. At the time of the investigation, few COVID-19 cases had been identified in the region. Methods We reviewed medical charts and other available data on cases in the infection control department, the public health department, and the COVID-19 center. We interviewed cases about their health status and possible sources of infection. We analyzed data using descriptive statistics. Results All staff (N=50) at Facility A were tested for COVID-19; 2 (4%) tested positive. The first case was a nurse that reported attending a nursing conference in Riyadh several days prior to symptom onset. She was the first recognized case of COVID-19 in Facility A, so we classified her as the index case. We identified 1 more case that reported using shared cupboard clothes, the same coffee machine, and chatting with the index case in a break room without using personal protective equipment. Both cases reported wearing personal protective equipment during patient care. Both cases survived. Conclusions We found evidence of person-to-person transmission between cases while socializing at work, and no evidence of transmission from health care workers to patients. We identified potentially risky practices in Facility A, although none were related to patient care. We helped Facility A develop additional policies to reduce the risk of COVID-19 transmission among staff, even when not providing direct patient care. Facility A was closed during the investigation and reopened after applying all prevention measures.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».