Development and validation of a time and motion guide to assess the costs of prevention and control interventions for nosocomial infections: A Delphi method among experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nosocomial infections place a heavy burden on patients and healthcare providers and impact health care institutions financially. Reducing nosocomial infections requires an integrated program of prevention and control using key clinical best care practices. No instrument currently exists that measures these practices in terms of personnel time and material costs. OBJECTIVE: To develop and validate an instrument that would measure nosocomial infection control and prevention best care practice costs, including estimates of human and material resources. METHODS: An evaluation of the literature identified four practices essential for the control of pathogens: hand hygiene, hygiene and sanitation, screening and additional precaution. To reflect time, materials and products used in these practices, our team developed a time and motion guide. Iterations of the guide were assessed in a Delphi technique; content validity was established using the content validity index and reliability was assessed using Kruskall Wallis one-way ANOVA of rank test. RESULTS: Two rounds of Delphi review were required; 88% of invited experts completed the assessment. The final version of the guide contains eight dimensions: Identification [83 items]; Personnel [5 items]; Additional Precautions [1 item]; Hand Hygiene [2 items]; Personal Protective Equipment [14 items]; Screening [4 items]; Cleaning and Disinfection of Patient Care Equipment [33 items]; and Hygiene and Sanitation [24 items]. The content validity index obtained for all dimensions was acceptable (> 80%). Experts statistically agreed on six of the eight dimensions. DISCUSSION/CONCLUSION: This study developed and validated a new instrument based on expert opinion, the time and motion guide, for the systematic assessment of costs relating to the human and material resources used in nosocomial infection prevention and control. This guide will prove useful to measure the intensity of the application of prevention and control measures taken before, during and after outbreak periods or during pandemics such as COVID-19.
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 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 | 0,111 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».