A survey of Preventive Measures Used and their Impact on Central Line-Associated Bloodstream Infections (CLABSI) in Intensive Care Units (SPIN-BACC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Quebec central line-associated bloodstream infections (CLABSI) in intensive care units (ICUs) Surveillance Program saw a decrease in CLABSI rates in most ICUs. Given the surveillance trends observed in recent years, we aimed to determine what preventive measures have been implemented, if compliance to measures was monitored and its impact on CLABSI incidence rates. METHODS: All hospitals participating in the Quebec healthcare-associated infections surveillance program (SPIN-BACC - n = 48) received a 77-question survey about preventive measures implemented and monitored in their ICU. The questionnaire was validated for construct, content, face validity, and reliability. We used Poisson regression to measure the association between compliance monitoring to preventive measures and CLABSI rates. RESULTS: Forty-two (88%) eligible hospitals completed the survey. Two components from the maximum barrier precautions were used less optimally: cap (88%) and full sterile body drape (71%). Preventive measures reported included daily review of catheter need (79%) and evaluation of insertion site for the presence of inflammation (90%). Two hospitals rewired lines even if an infection was suspected or documented.In adult ICUs, there was a statistically significant greater decrease in CLABSI rates in ICUs that monitored compliance to preventive insertion measures, after adjusting for teaching status and the number of hospital beds (p = 0.036). CONCLUSIONS: Hospitals participating to the SPIN-BACC program follow recommendations for CLABSI prevention, but only a minority locally monitor their application. Compliance monitoring of preventive measures for catheter insertion was associated with a decrease in CLABSI incidence rates.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».