Effect of implementing infection control guidelines on minimizing surgical wound infection for patients undergoing neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Nursing role delivered at all levels of care is critical to eliminate surgical wound infection after neurosurgery. Aim: Evaluate the effect of implementing infection control guidelines on minimizing surgical wound infection for patients undergoing neurosurgery.Methods: Pretest/posttest was used to assess and evaluate nurses' practices pre and post implementation of infection control guidelines while posttest only was used for patients to evaluate the effect of implementing infection control guidelines on minimizing surgical wound infection. Thirty-six nurses in neurosurgery department at Assiut Neurological, Psychiatric and Neurosurgery University Hospital, also 443 patients undergoing neurosurgery were included. Nurses' practices were assessed pre and post implementation of infection control guidelines. Tools: Nurses' observation checklist, patients’ assessment sheet, patients’ follow up sheet and neurosurgery infection control guidelines (teaching booklet) for nurses. Results: Nurses’ practices were improved, infection in neurosurgery was eradicated according to results of environmental swabs and surgical wound infection was reduced post implementation of infection control guidelines.Conclusion and recommendation: Proper implementation of disinfection and sterilization enhance safe and effective care. Infection control policy should be developed in neurosurgery department and all healthcare team should be responsible to adhere and implement it.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».