Current Trends of Resistance Among Gram Negative and Gram Positive Bacteria Isolated from Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Nosocomial infections (NIs) following antimicrobial resistance becomes serious public health concern across the world. It affects the length of hospital stay and cost burden on the health care system. Rapid increase in resistance against commonly used antibiotics results in emergence of multi-drug resistant organisms. Material and Methods: This retrospective study was done at CMH Sialkot over the period of six months. All types of clinical samples were included and were processed according to standard microbiological procedures. Organisms were identified by using different biochemical tests. AST were performed by Kirby-Bauer disc diffusion method according to CLSI guidelines. Results: Total 402 organisms were isolated among which 57% were gram positive while 43% were Gram negative bacteria. MRSA (31%) was most prevalent in Gram positive bacteria while E.coli(50%) was found to be most common in Gram negative bacteria. Gram-positive bacteria showed maximum resistance against Fluoroquinolones, while Co-trimoxazole and Cephalosporins were least susceptible against Gram-negative bacteria. Conclusion: Nosocomial infections Because of their importance, antibiotic usage policies should be taken and implemented on a priority basis in the agenda of the infection control committees of hospitals.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».