A 10-year Retrospective Review of Patient-to-Patient Transmitted Pathogens in Culture-Positive Burn Wounds at a Tertiary Burn Center
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Burn wound infection can progress to sepsis and is a significant source of morbidity and mortality. Prevalence of multidrug-resistant organisms are high in burn patients; these organisms can be transmitted between patients leading to poor outcomes. Objectives: To characterize patient-to-patient transmission of pathogens causing burn wound colonization at a single tertiary hospital burn center in Hamilton, Canada from 2011 to 2020. Methods: Retrospective chart review of patients admitted to the burn trauma unit at Hamilton General Hospital between 2011 and 2020. Antibiotic susceptibility panels of pathogens cultured from burn patients’ wound swab/tissue cultures were compared against pathogens cultured from other burn/nonburn patients with overlapping admission dates. Pathogens were categorized into likely, possible, or unlikely transmission, or normal skin flora on a case-by-case basis. Results: There were 173 burn patients with positive wound culture and 613 nonburn patients included in the study. Included burn patients had median age 52 years, mostly male (73%) with flame injury (65%), and median total body surface area 18%. There were 18 patients (10%) with likely transmission and 54 patients (31%) with possible transmission. Most frequently implicated pathogens for likely patient-to-patient transmission were methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) (7 patients) and methicillin-resistant coagulase-negative Staphylococci (4 patients). Both burn and nonburn patients were implicated. Conclusion: The burden of patient-to-patient transmission in culture-positive burn wounds was estimated to be between 10% and 41%. Greater care should be taken to avoid patient-to-patient transmission of pathogens to minimize burn infection morbidity and mortality. Prospective studies should be conducted with genomic sequencing and correlation with clinical outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».