The Impact of Environmental Design on Doffing Personal Protective Equipment in a Healthcare Environment: A Formative Human Factors Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To explore the impact of environmental design on doffing personal protective equipment in a simulated healthcare environment. METHODS A mixed-methods approach was used that included human-factors usability testing and qualitative questionnaire responses. A patient room and connecting anteroom were constructed for testing purposes. This experimental doffing area was designed to overcome the environmental failures identified in a previous study and was not constructed based on any generalizable hospital standard. RESULTS In total, 72 healthcare workers from Ontario, Canada, took part in the study and tested the simulated doffing area. The following environmental design changes were tested and were deemed effective: increasing prominence of color-coded zones; securing disinfectant wipes and hand sanitizer; outlining disposal bins locations; providing mirrors to detect possible contamination; providing hand rails to assist with doffing; and restricting the space to doff. Further experimentation and iterative design are required with regard to several important features: positioning the disposal bins for safety, decreasing the risk of contamination and user accessibility; optimal positioning of mirrors for safety; communication within the team; and positioning the secondary team member for optimal awareness. Additional design suggestions also emerged during this study, and they require future investigation. CONCLUSIONS This study highlights the importance of the environment on doffing personal protective equipment in a healthcare setting. Iterative testing and modification of the design of the environment (doffing area) are important to enhancing healthcare worker safety. Infect Control Hosp Epidemiol 2017;38:712-717.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».