MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987736007 · doi:10.1097/01.ncn.0000432124.53902.1d

The Effect of Automated Monitoring and Real-Time Prompting on Nurses’ Hand Hygiene Performance

2013· article· en· W1987736007 sur OpenAlexafffundabout
Alexander I. Levchenko, Véronique Boscart, Geoff Fernie

Notice bibliographique

RevueCIN Computers Informatics Nursing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHygieneHand washingWearable computerMedicineMedical emergencyComputer scienceEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adequate hand hygiene compliance by healthcare staff is considered an effective method to reduce hospital-acquired infections. The electronic system developed at Toronto Rehabilitation Institute automatically detects hand hygiene opportunities and records hand hygiene actions. It includes an optional visual hand hygiene status indication, generates real-time hand hygiene prompting signals, and enables automated monitoring of individual and aggregated hand hygiene performance. The system was installed on a complex continuous care unit at the entrance to 17 patient rooms and a utility room. A total of 93 alcohol gel and soap dispensers were instrumented and 14 nurses were provided with the personal wearable electronic monitors. The study included three phases with the system operating in three different modes: (1) an inactive mode during the first phase when hand hygiene opportunities and hand hygiene actions were recorded but prompting and visual indication functions were disabled, (2) only hand hygiene status indicators were enabled during the second phase, and (3) both hand hygiene status and real-time hand hygiene prompting signals were enabled during the third phase. Data collection was performed automatically during all of the three phases. The system indicated significantly higher hand hygiene activity rates and compliance during the third phase, with both hand hygiene indication and real-time prompting functions enabled. To increase the efficacy of the technology, its use was supplemented with individual performance reviews of the automatically collected data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCIN Computers Informatics NursingMême sujetInfection Control in HealthcareTravaux en français237 207