Healthcare-Associated Infections as Patient Safety Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare-associated infections (HAIs) are a pressing and imminent patient safety concern as they cause substantial preventable morbidity and mortality. Despite this, there is a strong tendency for healthcare administrators and providers to view them as far less of a threat to patient safety than adverse events such as medication administration errors and falls. Further, validated strategies to prevent HAIs are frequently slow to be adopted. This paper reviews two HAIs of increasing visibility and importance - namely, methicillin-resistant Staphylococcus aureus and Clostridium difficile - and discusses the pivotal importance of hand hygiene and environmental cleaning in their prevention. Possible reasons why HAIs are approached differently from other patient safety issues are discussed, including the false sense of security created by the advent of antibiotics, the lack of randomized controlled trials supporting infection-control interventions and the systemic multifactorial causes of HAIs that result in a need for interventions that go far beyond traditional clinical boundaries. Suggested strategies to improve patient safety with respect to HAIs are provided, including a focus on the role of potential links to accreditation; the role of public reporting; healthcare facility design; change management strategies; visible leadership and role modelling; collaboration between facilities and with public health; reducing hospital overcrowding; and accountability and funding. Finally, the impact of the burgeoning interest of the media, the threat of legal liability and the well-being of healthcare providers are discussed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».