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 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 | 0,031 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».