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Enregistrement W1982731151 · doi:10.1186/1753-6561-5-s6-o50

Using positive deviance (PD) to reduce antibiotic resistant organisms: the Canadian PD project

2011· article· en· W1982731151 sur OpenAlexaffabout
Paige Reason, Liz Rykert

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMethicillin-resistant Staphylococcus aureusVancomycin-Resistant EnterococciAntibioticsInternal medicineVancomycinHealth careMicrobiologyStaphylococcus aureusBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four-month HA-ARO rates, the volume of alcohol hand rub and soap used, and the number of gowns and gloves used, were collected at baseline and then for 12 months prospectively. Social network mapping was conducted at the project start and end. Qualitative staff interviews were conducted at the project end. The percent change from baseline in quarterly HA-ARO rates were measured from September 2009 to December 2010. Process measures were collected and measured in a similar fashion. Of the 6 sites, 5 implemented PD as planned, while one was unable to, largely due to organizational restructuring. Three of the 5 sites sustained decreases in HA-AROs of 25%, 41.2% and 63.9%. Rates at the 4 site were unchanged, while the fifth site had a VRE outbreak, which resulted in a large increase in the overall HA-ARO rate. HA-MRSA decreased by 100% at 2 hospital sites; HA-VRE decreased by 100% at 2 sites; and HA- C. difficile decreased at 3 sites by 53%, 51.9% and 23%. The 1 site that measured hand hygiene compliance had a 53.2% rate increase. Interestingly, decreasing HA-ARO rates did not clearly correlate with the process indicators. PD has been successfully used in a number of settings facing complex problems. We have shown it to be successful in reducing HA-AROs in Canadian acute care facilities where the organizational climate allowed it to be implemented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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