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Enregistrement W2160006162 · doi:10.1186/1753-6561-5-s6-p258

Increasing uptake of hand hygiene education among health care workers via online learning at a Toronto teaching hospital

2011· article· en· W2160006162 sur OpenAlexaffabout
Naveed Siddiqui, M. Muller

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHygieneMedicineHealth careCornerstoneNursingHealth educationInfection controlMedical educationPublic healthIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A formal marketing plan was devised to brand and promote the “quick and interactive” online learning module via: a) the hospital’s intranet home page b) e-mails tailored to staff, physicians and management, c) daily electronic newsletter d) pay stub reminders e) branded promotional T-shirts, f) instructional mini personal hand sanitizers as well as g) raffle prizes. The uptake of the course was tracked as each HCW was required to log in with their unique ID and password. Breakdown of various education session "modes" & uptake among HCWs Fifteen 30 minute class-room style presentations= approx. 68 HCW (over 4 months) Thirty 15 minute In-services at in-patient unit nursing stations= approx. 125 HCW (over 6 months) 10 minute Online learning module= 1,484 HCW (over 3 weeks) The uptake among HCWs for hand hygiene education at St. Michael's Hospital significantly increased with the introduction and roll-out of an online learning module over a significantly less amount of time. A formal evaluation is required in order to assess whether knowledge transfer of hand hygiene best practices occured.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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