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Enregistrement W2364786942 · doi:10.1016/j.ajic.2016.03.005

Point of care hand hygiene—where's the rub? A survey of US and Canadian health care workers' knowledge, attitudes, and practices

2016· article· en· W2364786942 sur OpenAlexaffabout
Jane Kirk, Anson Kendall, James Marx, Ted Pincock, Elizabeth Young, Jillian M. Hughes, Timothy Landers

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Infection Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensProvidence Health CareMarkham Stouffville Hospital
Organismes subventionnairesGojo Industries
Mots-clésMedicineHygieneFamily medicineHealth careNursingCompliance (psychology)Infection controlPsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hand hygiene at the point of care is recognized as a best practice for promoting compliance at the moments when hand hygiene is most critical. The objective of this study was to compare knowledge, attitudes, and practices of US and Canadian frontline health care personnel regarding hand hygiene at the point of care. METHODS: Physicians and nurses in US and Canadian hospitals were invited to complete a 32-question online survey based on evidence supporting point of care hand hygiene. Eligible health care personnel were in direct clinical practice at least 50% of the time. RESULTS: Three hundred fifty frontline caregivers completed the survey. Among respondents, 57.1% were from the United States and 42.9% were from Canada. Respondents were evenly distributed between physician and nurses. The US and Canadian respondents gave identical ranking to their perceived barriers to hand hygiene compliance. More than half of the respondents from both the United States and Canada agreed or strongly agreed that they would be more likely to clean their hands when recommended if alcohol-based handrub was closer to the patient. CONCLUSION: This survey demonstrates that similarities between Canada and the United States were more common than not, and the survey raises, or suggests, potential knowledge gaps that require further illumination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations57
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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