Rate of Healthcare Worker–Patient Interaction and Hand Hygiene Opportunities in an Acute Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identify factors affecting the rate of hand hygiene opportunities in an acute care hospital. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: Medical and surgical in-patient units, medical-surgical intensive care unit (MSICU), neonatal intensive care unit (NICU), and emergency department (ED) of an academic acute care hospital from May to August, 2012. PARTICIPANTS: Healthcare workers. METHODS: One-hour patient-based observations measured patient interactions and hand hygiene opportunities as defined by the "Four Moments for Hand Hygiene." Rates of patient interactions and hand hygiene opportunities per patient-hour were calculated, examining variation by room type, healthcare worker type, and time of day. RESULTS: During 257 hours of observation, 948 healthcare worker-patient interactions and 1,605 hand hygiene opportunities were identified. Moments 1, 2, 3, and 4 comprised 42%, 10%, 9%, and 39% of hand hygiene opportunities. Nurses contributed 77% of opportunities, physicians contributed 8%, other healthcare workers contributed 11%, and housekeeping contributed 4%. The mean rate of hand hygiene opportunities per patient-hour was 4.2 for surgical units, 4.5 for medical units, 5.2 for ED, 10.4 for NICU, and 13.2 for MSICU (P < .001). In non-ICU settings, rates of hand hygiene opportunities decreased over the course of the day. Patients with transmission-based precautions had approximately half as many interactions (rate ratio [RR], 0.55 [95% confidence interval (CI), 0.37-0.80]) and hand hygiene opportunities per hour (RR, 0.47 [95% CI, 0.29-0.77]) as did patients without precautions. CONCLUSIONS: Measuring hand hygiene opportunities across clinical settings lays the groundwork for product use-based hand hygiene measurement. Additional work is needed to assess factors affecting rates in other hospitals and health care settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».