Promoting a Hand Hygiene Program Using Social Media: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hand hygiene is an important component in infection control to protect patient safety and reduce health care-associated infection. OBJECTIVE: Our aim was to evaluate the efficacy of different social media on the promotion of a hand hygiene (HH) program. METHODS: The observational study was conducted from May 5 to December 31, 2014, at a 2600-bed tertiary care hospital. A 3-minute video of an HH campaign in 8 languages was posted to YouTube. The Chinese version was promoted through three platforms: the hospital website, the hospital group email, and the Facebook site of a well-known Internet illustrator. The video traffic was analyzed via Google Analytics. HH compliance was measured in November 2013 and 2014. RESULTS: There were 5252 views of the video, mainly of the Chinese-language version (3509/5252, 66.81%). The NTUH website had 24,000 subscribers, and 151 of them viewed the video (connection rate was 151/24,000, 0.63%). There were 9967 users of the hospital email group and the connection rate was 0.91% (91/9967). The connection rate was 6.17% (807/13,080) from Facebook, significantly higher than the other 2 venues (both P<.001). HH compliance sustained from 83.7% (473/565) in 2013 to 86.7% (589/679) in 2014 (P=.13) among all HCWs. CONCLUSIONS: Facebook had the highest connection rate in the HH video campaign. The use of novel social media such as Facebook should be considered for future programs that promote hand hygiene and other healthy behaviors.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».