Preparedness for <i>Candida auris</i> in Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) hospitals, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To assess preparedness for Candida auris in Canadian hospitals. Design: Cross-sectional survey. Setting: Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) hospitals. Methods: In June 2024, surveys were e-mailed to the infection prevention and control departments of 109 CNISP hospitals and their 33 microbiology laboratories. The surveys assessed policies for patient screening/management and laboratory processes supporting C. auris transmission prevention. Results were compared to a similar 2018 survey. Results: All 109 hospitals and 32/33 laboratories responded. Most hospitals had policies for admission screening (80%, 87/109) and policies/defined plans for post-exposure screening (95%, 104/109). Policy presence increased from 18% to 73% in 56 hospitals completing both 2018 and 2024 surveys ( P < 0.001). Among hospitals with admission screening policies, 69% (60/87) screened for recent out-of-country hospitalization. All but one hospital implemented transmission-based precautions for cases; 70% (76/109) continued precautions indefinitely. Overall, 94% (99/105; excluding hospitals with exclusively private rooms) and 55% (60/109) of hospitals screened roommates and wardmates, respectively. Frequency and timing of screening and policies regarding precautions for exposed patients varied. All hospitals used axilla and groin swabs, at minimum, for screening. Most (81%, 26/32) laboratories identified all clinically significant Candida isolates to species level, increasing from 48% to 85% ( P < 0.001) in the 27 laboratories completing both 2018 and 2024 surveys. Twenty-four laboratories (75%) had standard operating procedures for processing screening specimens; 96% (23/24) used direct plating onto chromogenic agar. Conclusions: Despite progress in C. auris preparedness, areas for improvement remain. Variability in practice may be related to evidence gaps and resource constraints.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».