Trends in healthcare-associated infections and antimicrobial-resistant organisms among adults in Canadian acute care hospitals: findings from four point prevalence surveys, 2002 to 2024
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To describe trends in the prevalence of healthcare-associated infections (HAIs) and antibiotic-resistant organisms (AROs) in Canadian acute-care hospitals. Design: Repeated point prevalence surveys. Setting: Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) hospitals. Methods: Trained infection control professionals reviewed medical records of eligible adult patients and applied standardized definitions to collect demographic data and information on HAIs, AROs, and additional precautions from 39 to 62 hospitals in 2002, 2009, 2017, and 2024. Results: The prevalence of adult patients with at least one HAI increased from 10.4% (95% CI: 9.6%–11.2%) in 2002 to 12.4% (95% CI: 11.7%–13.2%) in 2009, declined to 8.4% (95% CI: 7.8%–9.0%) in 2017, and stabilized in 2024 (8.1%, 95% CI: 7.6%–8.6%) despite 3.1% of HAIs being due to SARS-CoV-2. Between 2017 and 2024, there were increases in bloodstream infections (1.0% to 1.5%, p = 0.002), viral respiratory infections (VRI) (0.3% to 0.6%, p < 0.001), and in the prevalence of patients on additional precautions for carbapenemase-producing organisms (0.1% to 1.7%, p < 0.001) and VRIs (2.1% to 3.6%, p < 0.001). In 2024, AROs were responsible for 6.6% of infections. One-third of HAIs were device-associated, and the prevalence of central line-associated bloodstream infections (CLABSIs) doubled from 0.4% in 2017 to 0.7% in 2024, p = 0.02. Conclusions: A point prevalence survey performed in Canada in 2024 following the COVID-19 pandemic identified a stable prevalence of HAIs and AROs despite the inclusion of SARS-CoV-2. Concerning trends were observed including the increased prevalence of certain HAIs such as CLABSIs and VRIs highlighting the need for ongoing efforts in hospital infection prevention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».