Determinants of Healthcare-Associated Infections in King Abdulaziz Specialized Hospital in Taif, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare-associated infections (HAIs) represent a significant challenge in hospital settings, contributing to increased morbidity, mortality, and healthcare costs. This study aimed to estimate the prevalence and socio-demographic and clinical determinants of HAIs at the King Abdulaziz Specialized Hospital (KAASH) in Taif, Saudi Arabia. Methodology: A hospital-based cross-sectional study was conducted from March 2023 to January 2024 targeting inpatients aged 18 and above in all units and wards. Data were collected using the National Healthcare Safety Network (NHSN) criteria for definitions of surveillance. A structured questionnaire gathered socio-demographic and clinical data from patients or next of kin if the patient was not fully oriented. Descriptive statistics were performed, and analytical methods used included Pearson chi-square test, Pearson correlation, independent t-test, and one-way analysis of variance. Results: Among 318 participants included in this study, the mean age of participants was 56.44 years, with a slight female predominance (n=164, 51.6%). Hypertension (n=162, 50.9%) and diabetes (n=126, 39.6%) were the most prevalent comorbidities. Pneumonia (n=60, 26.8%) and trauma (n=55, 17.4%) were the leading causes of admission. The two most common HAIs included catheter-associated urinary tract infections (CAUTI) (n=124, 39%) and central line-associated bloodstream infections (CLABSI) (n=74, 23.3%). The primary causative organisms were Klebsiella pneumoniae (n=96, 30.2%) and Acinetobacter baumannii (n=32, 10.1%). The most significant predictors of HAIs were as follows: For CLABSI, risk factors include having three or more comorbidities, fever above 37.8°C, chills or rigors, hypotension, and positive blood culture. For CAUTI, key predictors were urinary tract infection (UTI), positive urine culture, acute pain or swelling of the testes, suprapubic tenderness, visible hematuria, and leukocytosis. Significant predictors of bloodstream infections (BSI) include having a BSI, positive blood culture, chills or rigors, and hypotension. Fever and hypotension increased CLABSI and BSI risk but reduced the CAUTI risk. Conclusion: The study highlights a significant burden of HAIs at the KAASH, with multiple predictors. The findings underscore the need for robust infection control measures and targeted interventions to reduce HAI incidence and improve patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».