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Enregistrement W3112723949 · doi:10.1111/nicc.12581

Device‐associated health care‐associated infections: The effectiveness of a 3‐year prevention and control program in the Republic of Cyprus

2020· article· en· W3112723949 sur OpenAlexaff
Stelios Iordanou, Elizabeth Papathanassoglou, Nicos Middleton, Lakis Palazis, Chrystalla Timiliotou‐Matsentidou, Vasilios Raftopoulos

Notice bibliographique

RevueNursing in Critical Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfection controlIncidence (geometry)Emergency medicineBloodstream infectionPneumoniaIntensive care unitIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Device-associated health care-associated infections (DA-HAIs) are a major threat to patient safety, particularly in the Intensive Care Unit (ICU). This study aimed to evaluate the effectiveness of a bundle of infection control measures to reduce DA-HAIs in the ICU of a General Hospital in the Republic of Cyprus, over a 3-year period. METHODS: We studied 599 ICU patients with a length of stay (LOS) for at least 48 hours. Our prospective cohort study was divided into three surveillance phases. Ventilator-associated pneumonia (VAP), central line-associated blood-stream infections (CLABSI), and catheter-associated blood-stream infections (CAUTI) incidence rates, LOS, and mortality were calculated before, during, and after the infection prevention and control programme. RESULTS: There was a statistically significant reduction in the number of DA-HAI events during the surveillance periods, associated with DA-HAIs prevention efforts. In 2015 (prior to programme implementation), the baseline DA-HAIs instances were 43: 16 VAP (10.1/1000 Device Days), 21 (15.9/1000DD) CLABSIs, and 6 (2.66/1000DD) CAUTIs, (n = 198). During the second phase (2016), CLABSIs prevention measures were implemented and the number of infections were 24: 14 VAP (12.21/1000DD), 4 (4.2/1000DD) CLABSIs, and 6 (3.22/1000DD) CAUTIs, (n = 184). During the third phase (2017), VAP and CAUTI prevention measures were again implemented and the rates were 6: (3 VAP: 12.21/1000DD), 2 (1.95/1000DD) CLABSIs, and 1 (0.41/1000DD) CAUTIs, (n = 217). There was an overall reduction of 87% in the total number of DA-HAIs instances for the period 1 January 2015 to 31 December 2017. CONCLUSIONS: The significant overall reduction in DA-HAI rates indicates that a comprehensive infection control programme can affect DA-HAI rates.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,380 · 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.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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