Interventions to Improve Hand Hygiene Compliance in the ICU: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To synthesize the literature describing interventions to improve hand hygiene in ICUs, to evaluate the quality of the extant research, and to outline the type, and efficacy, of interventions described. DATA SOURCES: Systematic searches were conducted in November 2016 using five electronic databases: Medline, CINAHL, PsycInfo, Embase, and Web of Science. Additionally, the reference lists of included studies and existing review papers were screened. STUDY SELECTION: English language, peer-reviewed studies that evaluated an intervention to improve hand hygiene in an adult ICU setting, and reported hand hygiene compliance rates collected via observation, were included. DATA EXTRACTION: Data were extracted on the setting, participant characteristics, experimental design, hand hygiene measurement, intervention characteristics, and outcomes. Interventional components were categorized using the Behavior Change Wheel. Methodological quality was examined using the Downs and Black Checklist. DATA SYNTHESIS: Thirty-eight studies were included. The methodological quality of studies was poor, with studies scoring a mean of 8.6 of 24 (SD= 2.7). Over 90% of studies implemented a bundled intervention. The most frequently employed interventional strategies were education (78.9%), enablement (71.1%), training (68.4%), environmental restructuring (65.8%), and persuasion (65.8%). Intervention outcomes were variable, with a mean relative percentage change of 94.7% (SD= 195.7; range, 4.3-1155.4%) from pre to post intervention. CONCLUSIONS: This review demonstrates that best practice for improving hand hygiene in ICUs remains unestablished. Future research employing rigorous experimental designs, careful statistical analysis, and clearly described interventions is important.
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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 | 0,023 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».