Survey of Infection Control Practices in Hemodialysis Units: Preventing Vascular Access–Associated Bloodstream Infections
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite surveillance, the Quebec Healthcare-Associated Infections Surveillance Program saw no improvement in vascular access-associated bloodstream infections in hemodialysis (HD). We aimed to determine the infection control measures recommended and implemented in Quebec's HD units, compliance of local protocols to infection control practice guidelines, and reasons behind the low prevalence of arteriovenous fistulas. METHODS: An online survey was elaborated on the basis of the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) and National Kidney Foundation Kidney Disease Outcomes Quality Initiative guidelines. The questionnaire was validated (construct, content, face validity, and reliability) and sent to all HD units in Quebec (n = 40). Results were analyzed using descriptive statistics, linear regression, and Poisson regression. RESULTS: Thirty-seven (93%) of 40 HD units participated. Thirty (94%) of the 32 centers where central catheters are inserted have written insertion protocols. Compliance with practice guidelines is good, except for full-body draping during catheter insertion (79%) and ointment use at insertion site (3%). Prevention measures for catheter maintenance are in accordance with guidelines, except for skin disinfection with at least 0.5% chlorhexidine and 70% alcohol (67% compliance) and regular antiseptic ointment use at the insertion site (3%). Before fistula cannulation, skin preparation is suboptimal; forearm hygiene is performed in only 61% of cases. Several factors explain the low rate of fistulas, including patient preference (69%) and lack of surgical resources (39%; P = .01). CONCLUSIONS: Improvement in standardization of care according to practice guidelines is necessary. Fistula rate could be increased by improving access to surgical resources and patient education. Strategies are now being elaborated to address these findings.
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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 | 0,010 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».