简介:摘要目的对ICU内孢蔓不动杆菌的临床特点进行分析,并探讨相应的预防措施和控制方案。方法选取自2010年3月至2013年3月被本院ICU收入院并在院内发生孢蔓不动杆菌感染的109例患者,收集患者呼吸道痰液标本并进行菌株鉴定和药敏试验。结果孢蔓不动杆菌感染的常见危险因素包括慢性肺部疾病、糖尿病、脑血管疾病、创伤、恶性肿瘤,其中以慢性肺部疾病最多见(34人,31.2%);进行过侵入性操作的患者共85人,占所有感染患者的78%;住院时间大于30天的患者为62人,占56.9%;孢蔓不动杆菌对多重药物耐药,对头孢他啶、氨苄西林、阿莫西林、阿莫西林/克拉维酸的耐药率达到100%;仅有头胞哌酮舒巴坦的药物敏感性较好,敏感率为60.6%。结论孢蔓不动杆菌多重耐药率高,采取相应的预防和控制措施为首要解决方案。
简介:摘要目的探讨葡萄球菌属药敏试验的临床应用。方法本次研究对象来源于我院2013.8~2016.8收治的呼吸道感染患者700例,均行痰标本培养且葡萄球菌属均为阳性,开展葡萄球菌属药敏试验。结果729株葡萄球菌属中金黄色葡萄球菌占比为69.5%,其次为表皮葡萄球菌15.1%,另溶血葡萄球菌占10.7%,腐生葡萄球菌占3.3%,模仿葡萄球菌占1.4%。以红霉素耐药率最高,为95.7%;其次为庆大霉素,耐药率为80.8%,第三为氨苄西林,耐药率为73.7%,明显高于其他药物耐药率,对比差异有统计学意义(P<0.05)。葡萄球菌属十分敏感于万古霉素,其次为利福平,耐药率分别为0、13.0%。结论在临床感染性疾病尤其是呼吸道感染疾病中葡萄球菌属为主要分离菌,其中最常见的为金黄色葡萄球菌,对红霉素与庆大霉素等耐药率高,敏感于万古霉素、利福平,需高度重视并合理用药。
简介:目的探索应用机器学习技术开展病媒生物的种属鉴定并基于Python语言开发病媒生物机器鉴定系统。方法采用专家会商法提取宁波口岸常见蝇类的鉴别特征规则,构建特征与不同蝇种一一对应的训练样本数据集。应用k-近邻分类算法进行机器学习,并开发图形用户界面将整个机器学习运算及鉴定过程内嵌其中。结果抽提出复眼大小、颜色等7个特征,建立95×8维向量矩阵的训练样本数据集;开发病媒生物机器学习与鉴定系统,将80%的数据用于训练,20%的数据用于测试,正确率达到100%。由一名新手借助该信息系统对口岸新采集到的10只蝇进行种属鉴定,准确率达到90%。这些新的鉴定数据导入训练数据集再次进行自我学习、提升经验值。如此往复,逐步将该系统培育成长为病媒生物鉴定专家系统。结论以机器学习为特征的人工智能在病媒生物鉴定工作中的推广应用,将极大地提升工作效率,为我国的病媒生物防控工作奠定坚实基础。