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Enregistrement W3109283454 · doi:10.1016/j.jhin.2020.11.025

Implementation of the infection prevention and control core components at the national level: a global situational analysis

2020· article· en· W3109283454 sur OpenAlexfundno aff
Ermira Tartari, Sara Tomczyk, Daniela Pires, Bassim Zayed, Pierre Kariyo, Valeska Stempliuk, Walter Zingg, Didier Pittet, Benedetta Allegranzi

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Infection · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaWorld Health Organization
Mots-clésMedicineInfection controlHealth careEnvironmental healthDeveloping countryFamily medicineEconomic growthIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Strengthening infection prevention and control (IPC) is essential to combat healthcare-associated infections, antimicrobial resistance, and to prevent and respond to outbreaks. AIM: To assess national IPC programmes worldwide according to the World Health Organization (WHO) IPC core components. METHODS: , 2018, a multi-country, cross-sectional study was conducted, based on semi-structured interviews with national IPC focal points of countries that pledged to the WHO 'Clean Care is Safer Care' challenge. Results and differences between regions and national income levels were summarized using descriptive statistics. FINDINGS: Eighty-eight of 103 (85.4%) eligible countries participated; 22.7% were low-income, 19.3% lower-middle-income, 23.9% upper-middle-income, and 34.1% high-income economies. A national IPC programme existed in 62.5%, but only 26.1% had a dedicated budget. National guidelines were available in 67.0%, but only 36.4% and 21.6% of countries had an implementation strategy and evaluated compliance with guidelines, respectively. Undergraduate IPC curriculum and in-service and postgraduate IPC training were reported by 35.2%, 54.5%, and 42% of countries, respectively. Healthcare-associated infection surveillance was reported by 46.6% of countries, with significant differences ranging from 83.3% (high-income) to zero (low-income) (P < 0.001); monitoring and feedback of IPC indicators was reported by 65.9%. Only 12.5% of countries had all core components in place. CONCLUSION: Most countries have IPC programme and guidelines, but many less have invested adequate resources and translated them in implementation and monitoring, particularly in low-income countries. Leadership support at the national and global level is needed to achieve implementation of the core components in all countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations112
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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