Meropenem as predictive risk factor for isolation of multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa

A. Nakamura^*, K. Miyake, S. Misawa, Y. Kuno, T. Horii, S. Kondo, Y. Tabe, A. Ohsaka
^*Juntendo University Hospital, Japan
Journal of Hospital Infection (2013) 83, 153-155
本研究の目的は、1997 年 1 月から 2010 年 12 月の日本の大学病院 1 施設における多剤耐性緑膿菌（Pseudomonas aeruginosa）分離の独立リスク因子を調べることである。多剤耐性緑膿菌の定義は、調査した 5 種類の抗菌薬すべてに対して耐性または中等度感性の菌とした。14 年間で、多剤耐性緑膿菌保菌患者合計 159 例が特定された。多変量ロジスティック回帰分析から、入院期間が長いこと、メロペネムおよびフルオロキノロン系抗菌薬使用歴、糖尿病、および手術歴が、多剤耐性緑膿菌分離を予測するリスク因子であることが示された。
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Construct validation of machine learning for accurately predicting the risk of postoperative surgical site infection following spine surgery

Q. Zhang*, G. Chen , Q. Zhu, Z. Liu, Y. Li, R. Li, T. Zhao, X. Liu, Y. Zhu, Z. Zhang, H. Li
*Taizhou People’s Hospital, Nanjing Medical University, People’s Republic of China

Journal of Hospital Infection (2024) 146, 232-241

Assessing the efficacy of different microfibre cloths at removing surface micro-organisms associated with healthcare-associated infections

Failure of a hollow-fibre shower filter device to prevent exposure of patients to Pseudomonas aeruginosa

Ö. Yetiş*, S. Ali, K. Karia, P. Wilson
*University College London, UK

Journal of Hospital Infection (2022) 130, 1-6

Implications of targeted versus universal admission screening for meticillin-resistant Staphylococcus aureus carriage in a London hospital

Validity of electronic surveillance systems: a systematic review