Evaluation of the Performance and Resource Needs of a Construction Infection Prevention and Control Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: The University Health Network (UHN) is a multisite, academic health sciences center in Toronto, Canada, with 1,300 inpatient beds and ∼126,000 emergency department visits annually. Clinical services include a transplant program, cancer center, dialysis units, and rehabilitation sites. Currently, ∼0.83 km2 (>9 million ft2) of UHN real estate, ∼200 construction, renovation and maintenance projects are underway. The UHN Construction Infection Control Program (CICP) was created in 2012 and has expanded to include 3.5 FTEs to meet the needs of infection prevention oversight during these activities. We describe the performance indicators for the UHN CICP between May 2016 and December 2018 that have informed productivity and resource needs. Methods: Since 2016, construction infection preventionists (CIPs) have prospectively collected data on the frequency of activities reflecting CIP productivity and core job functions: number of meetings (attended and missed), site inspections, responses to breaches in control measures, education hours delivered, urgent requests, and after-hours work. Annual activity rates (frequency of activity divided by CIP months) were analyzed for trends, accounting for additions in CICP personnel over time. Results: Human resources and activities performed in the CICP from 2016 to 2018 are outlined in Table 1. As CICP human resources increased, the number of initiatives supported by the CICP team rose. Activity rates for attended meetings, inspections and hours of education provided increased with higher CIP resources, suggesting an improvement in individual productivity of each CIP (Fig. 1). Concurrently, the rate of missed meetings declined and after-hour requests and breach responses remained stable. Conclusions: An appropriately staffed CICP for the volume and risk level of organization-wide construction, renovation, and maintenance activities is crucial to infection prevention. We developed performance indicators based upon key functions of CIPs to evaluate the productivity of our team and ensure we had adequate human resources to maintain patient safety through our evolving needs. Funding: None Disclosures: Susy Hota reports contract research for Finch Therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».