Successful strategies for high participation in three regional healthcare surveys: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional healthcare facility surveys to quantitatively assess nosocomial infection rates are important for confirming standardized data collection and assessing health outcomes in the era of mandatory reporting. This is particularly important for the assessment of infection control policies and healthcare associated infection rates among hospitals. However, the success of such surveys depends upon high participation and representativeness of respondents. METHODS: This descriptive paper provides methodologies that may have contributed to high participation in a series of administrative, infection control, and microbiology laboratory surveys of all 31 hospitals in a large southern California county. We also report 85% (N = 72) countywide participation in an administrative survey among nursing homes in this same area. RESULTS: Using in-person recruitment, 48% of hospitals and nursing homes were recruited within one quarter, with 75% recruited within three quarters. CONCLUSIONS: Potentially useful strategies for successful recruitment included in-person recruitment, partnership with the local public health department, assurance of anonymity when presenting survey results, and provision of staff labor for the completion of detailed survey tables on the rates of healthcare associated pathogens. Data collection assistance was provided for three-fourths of surveys. High compliance quantitative regional surveys require substantial recruitment time and study staff support for high participation.
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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 | 0,072 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».