Impact de l’organisation des soins en néonatalogie : association entre les heures supplémentaires infirmières, les ressources infirmières, le taux d’occupation et les infections nosocomiales
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les infections nosocomiales sont un problème important dans les unités de soins intensifs néonataux (USIN).1 Peu d’études ont évalué l’association entre la structure des soins et le risque d’infection dans les USIN. Objectif : L’objectif de cette étude était d’évaluer l’association entre les heures supplémentaires infirmières, les ratios d’infirmières disponibles / infirmières recommandées et le taux d’occupation, d’une part, et le risque d’infection nosocomiale à l’USIN, d’autre part. Méthodes : Une étude de cohorte rétrospective qui a inclus 2,236 nouveau-nés admis dans une unité néonatale spécialisée d’une capacité de 51 lits, située au Canada, a été réalisée. Les variables administratives ont été obtenues avec la base de données Logibec et combinées aux issues des patients. Les caractéristiques de l’unité (heures supplémentaires, le ratio d’infirmières disponibles / infirmières recommandées et le taux d’occupation) dans les 3 jours qui précédaient une infection nosocomiale ont été comparées aux jours qui ne précédaient pas d’infection. Des modèles de régression logistique ont été utilisés pour calculer les rapports de cotes ajustés (RCA) pour les autres facteurs de risque. Résultats : Cent vingt-deux patients (5%) ont développé au moins une infection nosocomiale. Un taux d’heures supplémentaires plus élevé était associé avec le risque d’avoir une infection nosocomiale à l’intérieur des 3 jours suivants (RCA, 1.70; Intervalle de confiance 95% [IC 95%], 1.05-2.75, Q4 vs Q1). Le taux d’occupation de l’USIN n’était pas associé avec le risque d’infection nosocomiale dans les jours qui suivent (RCA, 0.85; IC 95%, 0.47-1.51, Q4 vs Q1), ni le ratio d’infirmières disponibles / infirmières recommandées (RCA, 1.16; IC 95%, 0.67-1.99, Q4 vs Q1). Conclusion : Les journées avec des heures supplémentaires infirmières plus élevées étaient associées à un risque accru d’infection nosocomiale dans les 3 jours suivants à l’USIN.
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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».