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J-GLOBAL ID：201902214038872380   整理番号：19A1313393

日本における抗菌薬耐性菌の発生の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automated detection of outbreaks of antimicrobial-resistant bacteria in Japan

著者 (14件)： Tsutsui A. (Antimicrobial Resistance Research Center, National Institute of Infectious Diseases, Tokyo, Japan) ,  Yahara K. (Antimicrobial Resistance Research Center, National Institute of Infectious Diseases, Tokyo, Japan) ,  Clark A. (WHO Collaborating Centre for Surveillance of Antimicrobial Resistance, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA, USA) ,  Fujimoto K. (Teikyo University Graduate School of Public Health, Tokyo, Japan) ,  Kawakami S. (Antimicrobial Resistance Research Center, National Institute of Infectious Diseases, Tokyo, Japan) ,  Chikumi H. (Division of Infection Control and Prevention, Tottori University Hospital, Tottori, Japan) ,  Iguchi M. (Department of Infectious Diseases, Nagoya University Hospital, Aichi, Japan) ,  Yagi T. (Department of Infectious Diseases, Nagoya University Hospital, Aichi, Japan) ,  Baker M.A. (Department of Population Medicine, Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health, Care Institute, Boston, MA, USA) ,  Baker M.A. (Division of Infectious Diseases, Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA, USA) ,  O’Brien T. (WHO Collaborating Centre for Surveillance of Antimicrobial Resistance, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA, USA) ,  O’Brien T. (Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Stelling J. (WHO Collaborating Centre for Surveillance of Antimicrobial Resistance, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA, USA) ,  Stelling J. (Harvard Medical School, Boston, MA, USA)
資料名： Journal of Hospital Infection  (Journal of Hospital Infection)
巻： 102  号： 2  ページ： 226-233  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1241A  ISSN： 0195-6701  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 抗菌剤耐性(AMR)細菌の病院発生は,可能な限り早期に検出され,制御されなければならない。病院におけるAMR発生の自動検出のためのフレームワークを開発する。日本国内感染調査(JANIS)は,世界における最大の国内AMRサーベイランスシステムの1つである。本研究では,JANISデータベースにおけるすべての細菌データを2011年と2016年の間に抽出した。WHONET,微生物学データの管理のためのフリーソフトウェア,およびWHONETに埋め込まれたフリークラスタ検出ツール,SaTScanを用いて,適格な病院の2015~2016データを分析した。日本周辺の10の代表的病院の手動評価と検証を2011~2016のデータを用いて行った。1031の病院からのデータを研究した。中央サイズ(200~499ベッド)病院は60%を占め,大病院(≧500ベッド;24%)と小病院(<200ベッド;16%)が続いた。より多くのクラスタが大病院で検出された。ほとんどのクラスタは,5人またはそれ以下の患者を含んだ。10の病院の徹底的分析から,検出されたクラスタの約80%は,感染制御スタッフによって認識されなかった。それは,関与する細菌種がルーチンサーベイランスのための優先病原体リストに含まれていなかったからである。2つの病院において,より感受性の高い分離株のクラスターが,より耐性のある病原体の発生前に検出された。WHONET-SaTSは,高優先性AMR病原体のリストを超えて,分離株抵抗性プロフィールに基づいて疫学的に関連した患者のクラスタを自動的に検出することができる。より感受性の高い分離株のクラスタを検出することができれば,より耐性のある病原体の発生が起こる前に,感染制御実践における早期の介入が可能になる可能性がある。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベッド ,  クラスタ ,  感受性 ,  データベース ,  *耐性菌 ,  病原体 ,  細菌 ,  ヒト ,  疫学 ,  サーベイランス
準シソーラス用語： 分離株 ,  感染対策 ,  小規模病院 ,  フリーソフトウェア ,  JANIS ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 発生 ,  抗菌薬耐性 ,  自動発生検出 ,  Whonet-Satscan ,  JANIS

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 日本 ,  抗菌薬 ,  耐性菌 ,  自動検出