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J-GLOBAL ID：202202276463591977   整理番号：22A1047653

三次医療病院におけるVRE発生の罹患率推定のためのBayes時空間モデル【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian spatiotemporal model for prevalence estimation of a VRE outbreak in a tertiary care hospital

著者 (10件)： Atkinson A. (Department of Infectious Diseases, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Ellenberger B. (Insel Data Science Centre, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Piezzi V. (Department of Infectious Diseases, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Kaspar T. (Department of Infectious Diseases, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Endrich O. (Medical Directorate, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Leichtle A.B. (Insel Data Science Centre, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Leichtle A.B. (University Institute of Clinical Chemistry, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Zwahlen M. (Institute of Social and Preventive Medicine, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Marschall J. (Department of Infectious Diseases, Bern University Hospital, Inselspital, University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Marschall J. (Division of Infectious Diseases, Washington University School of Medicine, St. Louis, MO, USA)
資料名： Journal of Hospital Infection  (Journal of Hospital Infection)
巻： 122  ページ： 108-114  発行年： 2022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： 2018年1月~2018年7月31日から7月31日の間に,病院にバンコマイシン耐性腸球菌(VRE)の院内発生があった。本研究の目的は,毎週の有病率を記述し,選択した感染制御対策の導入の可能な効果を同定することであった。主要病院ビルの12床(243室)の室中心分析を実施し,発生の最初の2年間(2011年~2019年)の22,072人週にわたる37,558人の患者に関するデータを含めた。Poissonベイズ階層モデルを,空間および時間ランダム効果項の両方を含む,室温および1週間あたりの有病率を推定するために適合させた。探索的データ解析は,集落と床の間の有病率における有意な変動を明らかにし,それは,コロニー形成の「flaの間の散発的な空間的および時間的クラスタ化を伴った。腫瘍学部門は,心臓手術(aPR3.8,95%CI2.0-7.3;P<0.001)および腹部手術(aPR3.7,95%CI1.8-7.6;P<0.001)部門の両方と同様に,104週の試験期間[調整有病率(aPR)4.8,95%信頼区間(CI)2.6-8.9;P<0.001]でわずかに高い罹患率を経験した。推定ピーク罹患率は7月2018年7月に到達し,その時点で多くの新しい感染制御対策(患者退院時の部屋の日消毒と紫外線光による部屋洗浄を含む)を導入し,罹患率の減少をもたらした(週当たりaPR0.89,95%CI0.87~0.91;P<0.001)。消毒剤と紫外線光による比較的直接的だが人員集約的な洗浄は,制御下の大流行の獲得に有益な利点を提供した。付加的複雑性にもかかわらず,Bayes階層モデルは,伝送動力学を研究するためのより柔軟なプラットフォームを提供する。Copyright 2022 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： 紫外線 ,  消毒 ,  対策 ,  クラスタ化 ,  *病院 ,  殺菌薬 ,  集落 ,  スクリーニング ,  心臓外科
準シソーラス用語： 感染対策 ,  コロニー形成 ,  腹部手術 ,  階層モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： VRE ,  発生 ,  スクリーニング ,  罹患率 ,  Bayesモデリング

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 (7件)： 三次医療 ,  病院 ,  VRE ,  罹患率 ,  推定 ,  時空間 ,  モデル