Differences in work environment for staff as an explanation for variation in central line bundle compliance in intensive care units
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central line-associated bloodstream infections (CLABSIs) are a common and costly quality problem, and their prevention is a national priority. A decade ago, researchers identified an evidence-based bundle of practices that reduce CLABSIs. Compliance with this bundle remains low in many hospitals. PURPOSE: The aim of this study was to assess whether differences in core aspects of work environments-workload, quality of relationships, and prioritization of quality-are associated with variation in maximal CLABSI bundle compliance, that is, compliance 95%-100% of the time in intensive care units (ICUs). METHODOLOGY/APPROACH: A cross-sectional study of hospital medical-surgical ICUs in the United States was done. Data on work environment and bundle compliance were obtained from the Prevention of Nosocomial Infections and Cost-Effectiveness Refined Survey completed in 2011 by infection prevention directors, and data on ICU and hospital characteristics were obtained from the National Healthcare Safety Network. Factor and multilevel regression analyses were conducted. FINDINGS: Reasonable workload and prioritization of quality were positively associated with maximal CLABSI bundle compliance. High-quality relationships, although a significant predictor when evaluated apart from workload and prioritization of quality, had no significant effect after accounting for these two factors. PRACTICE IMPLICATIONS: Aspects of the staff work environment are associated with maximal CLABSI bundle compliance in ICUs. Our results suggest that hospitals can foster improvement in ensuring maximal CLABSI bundle compliance-a crucial precursor to reducing CLABSI infection rates-by establishing reasonable workloads and prioritizing quality.
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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 | 0,000 |
| 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 découle