Long-term Risk of Infection Among Patients Colonized With Antimicrobial-Resistant Pathogens: A Population-wide Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antimicrobial-resistant (AMR) pathogens represent an ongoing global health burden. Colonization is often a prerequisite for infection, but the risk of infection after AMR colonization is not well understood. Using population-level health administrative data, we sought to investigate the risk of infection with the same AMR organism after detection of colonization. Methods We conducted a retrospective population-wide cohort study among residents of Ontario, Canada, over a 5-year period to determine the risk of infection after detection of colonization with the following AMR pathogens: methicillin-resistant Staphylococcus aureus, vancomycin-resistant Enterococcus, extended-spectrum β-lactamase–producing Enterobacterales, and carbapenemase-producing Enterobacterales. We also examined the effects of age, sex, and health care setting of colonization detection on subsequent infection risk. Results There were 69 998 individuals with a positive AMR pathogen surveillance test result during the study period, 15.6% of which subsequently developed a sterile or nonsterile site infection within a median 57 days (IQR, 11–228). Infection rates varied among organisms: 18.3% for methicillin-resistant S aureus within a median 57 days (IQR, 10–239), 2.8% for vancomycin-resistant Enterococcus within a median 37 days (IQR, 11–119), 21.5% for extended-spectrum β-lactamase–producing Enterobacterales within a median 71 days (IQR, 18–231), and 20.3% for carbapenemase-producing Enterobacterales within a median 10 days (IQR, 3–42). A positive surveillance test result detected in a hospital was associated with increased infection risk after colonization as compared with the community setting. Conclusions The overall infection rate after colonization with an AMR pathogen was high for most organisms, highlighting the importance of detecting colonization from both an infection control and empiric antibiotic selection perspective.
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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 | 0,000 |
| 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 ».