Association Between Hospital Outbreaks and Hand Hygiene: Insights from Electronic Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hand hygiene (HH) is an important patient safety measure linked to the prevention of health care-associated infection, yet how outbreaks affect HH performance has not been formally evaluated. METHODS: A controlled, interrupted time series was performed across 5 acute-care academic hospitals using group electronic monitoring. This system captures 100% of all hand sanitizer and soap dispenser activations via a wireless signal to a wireless hub; the number of activations is divided by a previously validated estimate of the number of daily HH opportunities per patient bed, multiplied by the hourly census of patients on the unit. Daily HH adherence 60 days prior and 90 days following outbreaks on inpatient units was compared to control units not in outbreaks over the same period, using a Poisson regression model adjusting for correlations within hospitals and units. Predictors of HH improvement were assessed in this multivariate model. RESULTS: In the 60 days prior to outbreaks, units destined for outbreaks had significantly lower HH adherence compared to control units (incidence rate ratio [IRR], 0.91; 95% confidence interval [CI], .90-.93; P < .0001). Following an outbreak, the HH adherence among the outbreak units increased above that of the controls (IRR, 1.04; 95% CI, 1.02-1.06; P < .0001). Greater improvements were noted for outbreaks on surgical units, for outbreaks involving antibiotic-resistant organisms and enteric pathogens, and in those outbreaks where health-care workers became ill. CONCLUSIONS: Hospital outbreaks tend to occur in units with lower HH adherence and are associated with rapid improvements in HH performance. Group electronic monitoring of HH could be used to develop novel, prospective feedback interventions designed to avert hospital outbreaks.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».