1187. Estimation of Individual Healthcare Workers’ Relative Hand Hygiene Compliance Using an Anonymous Electronic Monitoring System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The current hand hygiene (HH) auditing and feedback strategy include anonymized data collection using direct observation and feedback of aggregated data. We aimed to evaluate whether an anonymous (without wearable device) HH electronic monitoring system (EMS) could detect patterns associated with individual healthcare workers (HCWs) and estimate their relative HH performance. Methods Observational study of HH compliance via an EMS in 10 rooms in a tertiary care hospital. The EMS measures HH product dispenser activation (an indicator of HH events) as well as entries and exits from patient rooms (a surrogate of HH opportunities). HH rates were obtained by dividing the number of HH events by the number of opportunities. HH rates were aggregated at room-shift level (i.e., an 8-hour period for a single room). For each room-shift, the HH rate was converted to a Z score, which was then associated with the individual HCW assigned to that room-shift. The relative HH performance of individual HCWs was estimated by comparing the mean Z scores of each HCW with the rest of the group by the Student T-test, with a level of significance set at P < 0.001 after adjustment by Bonferroni’s correction. To investigate whether any association could be due to chance, we looked into the potential association between average Z scores and calendar days, as a counterexample. Results Over a 100-day period, there were 45 775 HH events and 136 821 opportunities (global compliance, 33%). Schedules were available for 2980 room-shifts. Fifty-four individual HCWs took part in at least one room-shift (average per HCW, 52 room-shifts; range 1–140). Eight HCWs (15%) had a mean Z score significantly above the group average (Figure 1, green boxes; mean Z score 0.71; range, 0.52 to 0.86; P < 0.001), whereas 9 HCWs (17%) had a significantly inferior Z score (Figure 1, red boxes; mean Z score -0.47, range -0.58 to -0.31, P < 0.001). In contrast, there was no significant difference in Z scores between calendar days (Figure 2; p >0.001). Conclusion Cross-linking a high-volume HH database with HCW schedules identified a significant association between individual HCWs and HH compliance in the rooms to which they were assigned. If confirmed in further studies, anonymous EMS could be used to provide HCWs with personalized relative HH compliance feedback. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».