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Enregistrement W3015865684 · doi:10.1093/cid/ciaa412

Introduction of Group Electronic Monitoring of Hand Hygiene on Inpatient Units: A Multicenter Cluster Randomized Quality Improvement Study

2020· article· en· W3015865684 sur OpenAlexafffundabout
Jerome A. Leis, Jeff Powis, Allison McGeer, Daniel Ricciuto, Tanya Agnihotri, Natalie Coyle, Victoria Williams, Christine Moore, Natasha Salt, Louis Wong, Liz McCreight, Sajeetha Sivaramakrishna, Shara Junaid, Xinghan Cao, Matthew Muller

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalLakeridge HealthUniversity of TorontoToronto East General HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalSinai Health SystemSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesSt. Michael’s Hospital Foundation
Mots-clésMedicineConfidence intervalHygieneRate ratioRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialElectronic dataQuality managementEmergency medicineCluster (spacecraft)Methicillin-resistant Staphylococcus aureusInternal medicinePediatricsStaphylococcus aureusDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The current approach to measuring hand hygiene (HH) relies on human auditors who capture <1% of HH opportunities and rapidly become recognized by staff, resulting in inflation in performance. Group electronic monitoring is a validated method of measuring HH adherence, but data demonstrating the clinical impact of this technology are lacking. METHODS: A stepped-wedge cluster randomized quality improvement study was performed on 26 inpatient medical and surgical units across 5 acute care hospitals in Ontario, Canada. The intervention involved daily HH reporting as measured by group electronic monitoring to guide unit-led improvement strategies. The primary outcome was monthly HH adherence (percentage) between baseline and intervention. Secondary outcomes included transmission of antibiotic-resistant organisms such as methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and other healthcare-associated infections. RESULTS: After adjusting for the correlation within inpatient units and hospitals, there was a significant overall improvement in HH adherence associated with the intervention (incidence rate ratio [IRR], 1.73 [95% confidence interval {CI}, 1.47-1.99]; P < .0001). Monthly HH adherence relative to the intervention increased from 29% (1 395 450/4 544 144) to 37% (598 035/1 536 643) within 1 month, followed by consecutive incremental increases up to 53% (804 108/1 515 537) by 10 months (P < .0001). There was a trend toward reduced healthcare-associated transmission of MRSA (IRR, 0.74 [95% CI, .53-1.04]; P = .08). CONCLUSIONS: The introduction of a system for group electronic monitoring led to rapid, significant improvements in HH performance within a 2-year period. This method offers significant advantages over direct observation for measurement and improvement of HH.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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