Distribution and antimicrobial susceptibility profile of pathogens recovered from the bloodstream of Canadian patients: results from the CANWARD study (2007–23)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bloodstream infections are associated with significant morbidity and mortality. The purpose of this study was to determine the most common pathogens causing bacteraemia among Canadian patients and to evaluate their antimicrobial susceptibility profiles. METHODS: Annually from 2007 to 2023, bloodstream isolates from patients admitted to or evaluated at Canadian hospitals were collected by sentinel laboratories (CANWARD surveillance study). Antimicrobial susceptibility testing was performed by broth microdilution. RESULTS: In total, 26 067 bloodstream isolates were obtained over 17 years of the CANWARD study (14 954 from inpatients, 11 107 from outpatients, no patient location for six isolates). The five most common pathogens were Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Staphylococcus epidermidis and Streptococcus pneumoniae. There was little variation in pathogen distribution over time but certain pathogens were more common among inpatients (e.g. Candida albicans, Enterobacter cloacae, Pseudomonas aeruginosa) while others were more common among outpatients (e.g. Streptococcus pyogenes, Streptococcus agalactiae). The proportion of ESBL-producing E. coli increased from 4.5% (2007-09) to 12.7% (2019-23). The proportion of ESBL-producing K. pneumoniae increased from 2.0% (2007-09) to 7.1% (2018-23). Vancomycin susceptibility among Enterococcus faecium decreased from 84.9% (2007-09) to 69.0% (2019-23). In contrast, the proportions of S. aureus that were MRSA and P. aeruginosa that had a difficult-to-treat resistance phenotype were relatively stable. CONCLUSIONS: There has been little variation in the pathogens commonly causing bacteraemia among Canadian patients over the course of the CANWARD study, but some resistant phenotypes (e.g. ESBL-producing E. coli, ESBL-producing K. pneumoniae, VRE) are being encountered more frequently in recent years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».