Personal Protective Equipment for Infectious Disease Preparedness: A Human Factors Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To identify issues during donning and doffing of personal protective equipment (PPE) for infectious diseases and to inform PPE procurement criteria and design. DESIGN A mixed methods approach was used. Usability testing assessed the appropriateness, potential for errors, and ease of use of various combinations of PPE. A qualitative constructivist approach was used to analyze participant feedback. SETTING Four academic health sciences centers: 2 adult hospitals, 1 trauma center, and 1 pediatric hospital, in Toronto, Canada. PARTICIPANTS Participants (n=82) were representative of the potential users of PPE within Western healthcare institutions. RESULTS None of the tested combinations provided a complete solution for PPE. Environmental factors, such as anteroom layout, and the design of protocols and instructional material were also found to impact safety. The study identified the need to design PPE as a complete system, rather than mixing and matching components. CONCLUSIONS Healthcare institutions are encouraged to use human factors methods to identify risk and failure points with the usage of their selected PPE, and to modify on the basis of iterative evaluations with representative end users. Manufacturers of PPE should consider usability when designing the next generation of PPE. Infect Control Hosp Epidemiol 2016;37:1022-1028.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».