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Enregistrement W2140311190 · doi:10.1136/vr.100796

Use of fluorescent tagging for assessment of environmental cleaning and disinfection in a veterinary hospital

2012· article· en· W2140311190 sur OpenAlexaff
J. Scott Weese, Terri Lowe, Meagan Walker

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVeterinary medicineInfection controlReferralSurgical site infectionContaminationEnvironmental healthToxicologySurgeryBiologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental cleaning was assessed at a small animal veterinary referral hospital and associated primary healthcare facility. A convenience sample of surfaces was contaminated with fluorescent dye, and then cleaning was assessed 24 hours later by UV light visualisation. Five hundred sixty-three sites were assessed; however, 70 sites were unable to be evaluated 24 hours later because equipment had been removed or because rooms were occupied at the time of re-evaluation. Overall, dye was removed from 212/493 (43%) of sites. Site-specific rates ranged from 14% (computer keyboards and mice, 9/66 site cleaned) to 81% (examination tables, 44/54 sites cleaned). There was a significant difference in the prevalence of successful cleaning by general location (P < 0.0001) and surface type (P < 0.0001). Environmental tagging was an easy and low-cost tool to assess cleaning practices. Results prompted further infection control investigations to explain selected deficiencies, leading to identification of inadequacies in protocols and practices. Environmental tagging may be a useful infection control tool for establishing baseline cleaning rates, identifying deficiencies in protocols, evaluating the effects of interventions and education of personnel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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