Factors contributing to a coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak on a mixed medical-surgical unit in a Canadian acute-care hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To identify preventable factors that contribute to the cross transmission of severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2) to patients in healthcare facilities. Design: A case–control study was conducted among inpatients on a coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak unit. Setting: This study was conducted in a medical-surgical unit of a tertiary-care hospital in Nova Scotia in May 2021. Patients: Patients hospitalized on the unit for at least 12 hours and healthcare workers (HCW) working on the unit within 2 weeks of outbreak declaration were included. Methods: Risk factors for SARS-CoV-2 infection were analyzed using simple and multiple logistic regression. Whole-genome sequencing (WGS) was performed to identify SARS-CoV-2 strain relatedness. Network analysis was used to describe patient accommodation. Results: SARS-CoV-2 infections were identified in 21 patients (29.6%) and 11 HCWs (6.6%). WGS data revealed 4 distinct clades of related sequences. Several factors likely contributed to the outbreak, including failure to identify SARS-CoV-2, a largely incomplete or unvaccinated population, and patient wandering behaviors. The most significant risk factor for SARS-CoV-2 infection was room sharing with an infectious patient, which was the only factor that remained statistically significant following multivariate analysis (odds ratio [OR], 9.2l; 95% confidence interval [CI], 2.04–41.67; P = .004). Conclusions: This outbreak likely resulted from admission of 2 patients with COVID-19, with subsequent transmissions to 17 patients and 11 staff. WGS and bioinformatics analyses were critical to identifying previously unrecognized nosocomial transmissions of SARS-CoV-2. This study supports strategies to reduce nosocomial transmissions of SARS-CoV-2, such as single-patient rooms, promotion of COVID-19 vaccination, and infection prevention and control measures including management of wandering behaviors.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».