Infection Prevention and Control in the Intensive Care Unit: Open versus Closed Models of Care
Notice bibliographique
Résumé
In the intensive care unit (ICU), our sickest patients receive our most invasive treatments and are therefore highly vulnerable to hospital-acquired infection. Up to one-third of ICU patients develop infectious complications of care, with associated increases in morbidity, mortality, and healthcare costs. Earlier research has indicated substantial heterogeneity in uptake of infection prevention best practices in North American hospitals, and this variability may also exist in ICUs. We hypothesized that ICU system-level characteristics, including closed model of care, academic affiliation, and availability of a dedicated infection control practitioner (ICP), may be associated with improved infection prevention practices. During July 2011, we conducted a province-wide survey of nurse directors in ICUs across Ontario, Canada (population, 12 million). We developed a 77-item questionnaire to broadly capture ICU structures and processes relevant to infection prevention. The questionnaire was developed (item generation and reduction) by the authors and was further improved through pilot and sensibility testing by 3 ICU nurse directors and 2 ICPs. It was then distributed via e-mail by the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care Critical Care Secretariat to nurse directors of all ICUs. A second email was sent to nonrespondents 2 weeks later. Approval was granted by the research ethics board at Sunnybrook Health Sciences Centre in Toronto, Canada.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».