Infections liées aux instruments médicaux et aux interventions chirurgicales dans les hôpitaux de soins de courte durée au Canada, 2017 à 2021
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Abstract
Infections liées aux instruments médicaux et aux interventions chirurgicales dans les hôpitaux de soins de courte durée au Canada, 2017 à 2021 Programme canadien de surveillance des infections nosocomiales 1 * Résumé Contexte : Les infections associées aux soins de santé (IASS) représentent un fardeau important pour les soins de santé au Canada.Le Programme canadien de surveillance des infections nosocomiales assure la surveillance nationale des infections nosocomiales dans les hôpitaux de soins de courte durée sentinelles.Cet article décrit l'épidémiologie des IASS liées aux instruments médicaux et aux interventions chirurgicales au Canada de 2017 à 2021.Méthodes : Des données ont été recueillies auprès de plus de 60 hôpitaux de soins de courte durée sentinelles canadiens du 1 er janvier 2017 au 31 décembre 2021 pour les infections du système sanguin associées aux cathéters centraux (ISSACC), les infections du site opératoire (ISO) de la hanche et du genou, les ISO des voies de dérivation du liquide céphalorachidien et les ISO cardiaques pédiatriques.Le nombre de cas, les taux, les caractéristiques des patients et des hôpitaux, les distributions des agents pathogènes et les données sur la résistance aux antimicrobiens sont présentés.Résultats : De 2017 à 2021, 2 898 infections liées à des instruments médicaux et à des interventions chirurgicales ont été signalées, les infections du système sanguin associées aux cathéters centraux dans les unités de soins intensifs représentant 69 % (n = 2 002) de toutes les infections signalées faisant l'objet d'une surveillance.Des augmentations importantes des taux ont été observées dans les unités mixtes de soins intensifs pour adultes (1,08 à 2,11 infections par 1 000 jours-cathéters, p = 0,014), tandis que des diminutions ont été observées dans les ISO suivant une arthroplastie du genou (0,34 à 0,27 infections par 100 chirurgies, p = 0,05).Aucun changement de tendance n'a été observé pour les autres IASS signalées.Parmi les 3 089 agents pathogènes identifiés, la majorité était à Gram positif (66 %), suivie par les agents pathogènes à Gram négatifs (23 %) et les agents pathogènes fongiques (11 %).Les staphylocoques à coagulase négative (22 %) et les Staphylococcus aureus (17 %) étaient les agents pathogènes les plus fréquemment isolés.Conclusion : Les tendances épidémiologiques et microbiologiques concernant certaines infections nosocomiales liées à des instruments médicaux et à des interventions chirurgicales sont essentielles pour comparer les taux d'infection à l'échelle nationale et internationale, relever tout changement dans les taux d'infection ou les schémas de résistance aux antimicrobiens et contribuer à informer les politiques et les programmes de prévention et de contrôle des infections hospitalières et de gestion des antimicrobiens.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".