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Enregistrement W2999958825 · doi:10.36584/cjic.2019.014

Assessment of the infection prevention and control learning needs of Ottawa community-based healthcare providers

2019· article· en· W2999958825 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infection Control · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensQueen's UniversityOttawa Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBest practiceHealth careFamily medicinePublic healthLikert scaleNursingPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Under the Health Protection and Promotion Act and Infection Prevention and Control (IPAC) Complaint Protocol, Ontario public health units are mandated to respond to IPAC complaints about community-based clinical offices. From 2015 to 2018, Ottawa Public Health noted a seven-fold increase in IPAC complaints involving medical and dental settings. In response, we sought to assess the IPAC learning needs of our community-based healthcare providers. Specifically, our objectives were to assess: 1) clinical practice characteristics, 2) current IPAC practices, 3) IPAC knowledge, 4) barriers/facilitators to adherence to IPAC best practices, and 5) preferred IPAC professional development activities. Methods: An anonymous online survey targeting Ottawa community-based healthcare providers was disseminated through multiple methods including through Ottawa Public Health’s (OPH) subscription-based e-bulletin to physicians. The short survey questionnaire included Likert-scale, multiple choice, and open-ended questions. Data collection began in August 2018; a descriptive analysis was conducted using data extracted on January 19, 2019. Results: Our findings suggest that medical respondents may not be as aware of IPAC practices in their clinic as dental respondents were. Familiarity with IPAC best practice documents was also higher among dental respondents, as compared to medical respondents. IPAC knowledge-testing questions revealed that more medical than dental respondents knew the appropriate use of multi-dose vials, and that few medical respondents knew the IPAC best practices for point-of-care glucose monitoring equipment. Respondents recognized the importance of adhering to IPAC best practices to prevent healthcare-associated infections; however, lack of evidence and cost were selfreported barriers to adherence to IPAC best practices. Over half of all medical and dental respondents surveyed were interested in a voluntary audit of their IPAC practices to help meet their IPAC professional development needs. Conclusions: Findings from this needs assessment helped describe current IPAC practices and knowledge, identify barriers and facilitators to adherence to IPAC best practices, and understand the learning preferences of Ottawa community-based healthcare providers. This information will be instrumental in planning future IPAC capacity-building activities and tailoring these activities to specific professional groups in Ottawa and potentially beyond.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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