Retrospective data analysis of CLABSI rates at Baystate Medical Center during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Central-line–associated bloodstream infections (CLABSIs) are an important public health issue. Recent data from the CDC have shown an increase in healthcare-associated infections (including CLABSI) during the COVID-19 pandemic. Therefore, the main aim of this project was to analyze the epidemiology of central-line–associated bloodstream infection during different periods at the Baystate Medical Center (Springfield, MA) before, during, and after COVID-19 peaks of infection. Methods: Two specific periods were considered during the year (quarter January–March and quarter July–September) to consider potential seasonal variations, and the incidence of CLABSI during those 2 quarters was analyzed for 4 different years: 2019 (prepandemic), 2020–2021 (intrapandemic), and 2022 (postpandemic). An analysis of the microbial pathogens causing line infections was also performed to investigate differences described by other authors. Results: In total, 97 CLABSI (all from different patients) were reported into the NHSN website during the 8 periods considered. The average age of the patients was 55 years, with a male:female ratio of 57%:43%, and 14 renal patients were on dialysis. The CLABSI rates ranged from a minimum of 1.11 in Q1 of 2020 (start of COVID) to a maximum of 2 in Q3 of 2021 (SARS-CoV-2 delta variant) (Table 1). A statistical comparison of the pre–COVID-19 period with the respective quarters during the pandemic years (2020, 2021, and 2022) did not show any significant differences (Table 2). In term of microbiological data, of the 97 patients with CLABSIs, most of the patients (n = 70) had only 1 pathogen isolated, 14 patients had 2 pathogens, and 3 patients had 3 pathogens, bringing the total number of bacteria cultured to 117. Candida spp and Enterococcus spp were the most frequently isolated pathogens at 19% and 13%, respectively (Fig. 1). There was no statistically significant difference between the pre–COVID-19 and intra–COVID-19 periods for Candida spp (rate ratio, 1.391; 95% CI, 0.5477–3.533; P = .48) or Enterococcus spp (rate ratio, 2.385; 95% CI, 0.8365–6.798; P = .09). Conclusions: The COVID-19 pandemic did not seem to have an impact on the local epidemiology at Baystate Medical Center in terms of CLABSI rates or type of pathogens causing infections, but the sample size taken into consideration may not have been powerful enough to detect statistical significance. Note. This project was carried out as part of Dr Satta’s MPH requirements at UMass. Disclosures: None
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».