Risks and Policies Focused on Hospital Infections and Contaminated Textiles
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent published studies demonstrate that clinical textiles and other wearables are a source of hospital infections. This Workshop will address three aspects of the issue: a) a review of the current infectious outbreaks and their specific pathogens; b) the multiple publics at risk for healthcare infections; and c) the basis for current standards and future policies in the EU, US, and elsewhere. Workshop format: Introduction by DF Goldsmith; outbreak of pediatric mucormycosis in New Orleans by CDC scientists; methicillin-suspectible Staphylcocus aureus contamination of clinical staff lanyards in London; laundry contamination by zygomycetes in Hong Kong by KY Yuen; control of hospital infections by the use of copper oxide in Tel Aviv; Summary by MP Muller. The populations at risk for textile transmitted infections include patients, healthcare providers, the general public visiting hospitals and nursing homes; and laundry employees by DF Goldsmith.Standards and Policy Introduction by D Hoefer; Hohenstein Institute testing for <20 colony forming units (CFU) by D Hoefer; "Hygienically Clean" in the US by DF Goldsmith; improved technologies including improvements in detergents, bleaches and temperature; biocidical naocopper fiber treatments; and possible reduction to <15 CFU. Conclusions and Future Public Health Issues, Surveillance by DF Goldsmith and D Hoefer. Synthesis: Transmission of healthcare infections is an area needing more epidemiology research and leadership. This will become a higher concern with the findings of drug resistant pathogens and the need for improving prevention control technologies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».