Multidrug-resistant Gram-negative bacterial colonization in patients, carriage by healthcare workers and contamination of hospital environments in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients already colonized with multidrug-resistant (MDR) Gram-negative bacteria (GNB) on admission to critical care units may be an important source of transmission of these bacteria in hospitals. We sought to determine the prevalence of MDR GNB colonization in patients, staff and the ward environment and to assess the risk factors for colonization of patients in wards. METHODS: The study was conducted from April 2021 to July 2021 in a teaching hospital in Ghana. MDR GNB were isolated from rectal, and hand swabs were taken from patients on admission and after 48 h. Swabs from HCW's hands and the ward environment were also taken. Risk factors for colonization with MDR GNB were assessed using univariate and multivariate analysis. RESULTS: MDR GNB rectal colonization rate among patients was 50.62% on admission and 44.44% after 48 h. MDR GNB were isolated from 6 (5.26%) and 24 (11.54%) of HCW's hand swabs and environmental swabs, respectively. Previous hospitalization (p-value = 0.021, OR, 95% CI= 7.170 (1.345-38.214) was significantly associated with colonization by MDR GNB after 48 h of admission. Age (21-30 years) (p-value = 0.022, OR, 95% CI = 0.103 (0.015-0.716) was significantly identified as a protective factor associated with a reduced risk of rectal MDR GNB colonization. CONCLUSION: The high colonization of MDR GNB in patients, the carriage of MDR GNB on HCW's hands, and the contamination of hospital environments highlights the need for patient screening and stringent infection prevention and control practices to prevent the spread of MDR GNB in hospitals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».