Prevention of respiratory outbreaks in the rehabilitation setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory viral (RV) outbreaks in rehabilitation facilities can jeopardise patient safety, interfere with patient rehabilitation goals and cause unit closures that impede patient flow in referring facilities. PROBLEM: Despite education about infection prevention practices, frequent RV outbreaks were declared each year at our rehabilitation facility. METHODS: Before and after study design. The primary outcome was the number of bed closure days due to outbreak per overall bed days. Process measures included delays in initiation of transmission-based precautions, RV testing and reporting of staff to occupational health and safety (OHS). Balancing measures included the number of isolation days and staff missed work hours. INTERVENTIONS: Based on comprehensive analysis of prior outbreaks, the following changes were implemented: (1) clear criteria for initiation of transmission-based precautions, (2) communication to visitors to avoid visitation if infectious symptoms were present, (3) exemption of staff absences if documented due to infectious illness, (4) development of an electronic programme providing guidance to staff about whether they should be excluded from work due to infectious illness. RESULTS: The number of bed closure days due to outbreak per overall bed days dropped from 2.8% to 0.5% during the intervention season and sustained at 0.6% during the postintervention season (p<0.001). There were fewer delays in initiation of droplet and contact precautions (28.8% to 15.5%, p=0.005) and collection of RV testing (42.9% to 20.3%, p<0.001), better reporting to OHS (9 vs 28.8 reports per 100 employees; p<0.001) and fewer isolation days (7.8% vs 7.3%; p=0.02) without a significant increase in missed work hours per 100 hours worked (4.0 vs 3.9; p=0.12). CONCLUSION: This Quality Improvement study highlights the process changes that can prevent respiratory outbreaks in the rehabilitation setting.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».