Accuracy of Healthcare Worker Recall and Medical Record Review for Identifying Infectious Exposures to Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the validity of using healthcare worker (HCW) recall of patient interactions and medical record review for contact tracing in a critical care setting. DESIGN: Trained observers recorded the interactions of nurses, respiratory therapists, and service assistants with study patients in a medical-surgical intensive care unit. These observers' records were used as the reference standard to test the criterion validity of using HCW recall data or medical record review data to identify exposure characteristics. We assessed the effects of previous quarantine of the HCW (because of possible exposure) and the availability of patients' medical records for use as memory aids on the accuracy of HCW recall. SETTING: A 10-bed medical-surgical intensive care unit at Mount Sinai Hospital in Toronto, Ontario. PATIENTS: Thirty-six HCWs observed caring for 16 patients, for a total of 55 healthcare worker shifts. RESULTS: Recall accuracy was better among HCWs who were provided with patient medical records as memory aids (P<.01). However, HCWs tended to overestimate exposures when they used patient medical records as memory aids. For 6 of 26 procedures or care activities, this tendency to overestimate was statistically significant (P<.05). Most HCWs with true exposures were identified by means of this technique, despite the overestimations. Documentation of the activities of the 4 service assistants could not be found in any of the patients' medical records. Similarly, the interactions between 6 (19%) of 32 other patient-HCW pairs were not recorded in patients' medical records. CONCLUSIONS: Data collected from follow-up interviews with HCWs in which they are provided with patient medical records as memory aids should be adequate for contact tracing and for determining exposure histories. Neither follow-up interviews nor medical record review alone provide sufficient data for these purposes.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».