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Enregistrement W2934142552 · doi:10.1016/j.jhin.2019.03.014

Improving healthcare worker adherence to the use of transmission-based precautions through application of human factors design: a prospective multi-centre study

2019· article· en· W2934142552 sur OpenAlexafffund
Victoria R. Williams, Jerome A. Leis, Patricia Trbovich, Tanya Agnihotri, Won‐Young Lee, Bobby Joseph, L. Glen, Melisa Avaness, Fatema Jinnah, Natasha Salt, Jeff Powis

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Infection · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensToronto East General HospitalUniversity of TorontoNorth York General HospitalSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesToronto East General Hospital Foundation
Mots-clésMedicineSignagePersonal protective equipmentHealth careHealthcare workerTransmission (telecommunications)Intervention (counseling)Medical emergencyNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseAdvertisingPathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key component of transmission-based precautions (TBPs) is the use of personal protective equipment (PPE) but healthcare worker (HCW) adherence remains suboptimal. A human factors-based intervention was implemented to improve adherence to TBPs including (i) improved signage, (ii) standardized placement of signage, (iii) introduction of a mask with integrated face shield, and (iv) improvement in PPE availability. Donning of the correct PPE by HCWs improved significantly (79.7 vs 56.4%; P < 0.001). This approach may be more effective than education alone, but further study is required to determine sustainability and subsequent impact on transmission of healthcare-associated infections.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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