The effectiveness of a Comprehensive Device Associated Healthcare-Associated Infections Prevention and Control Program: results of a 3-year program in the Republic of Cyprus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Device-associated health care-associated infections (DA-HAIs) are a major threat to patient safety, particularly in the Intensive Care Unit (ICU). The aim of this study was 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 three-year period. Methods: We studied 599 ICU patients with length of stay (LOS) for at least 48 hours. Our prospective cohort study was divided into three surveillance phases. VAP, CLABSI, and CAUTI incidence rates, LOS and mortality were calculated before, during and after the infection prevention and control program. 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 program 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 & 6 (3.22/1000DD) CAUTIs, (n=184). During the third phase (2017), VAP and CAUTI prevention measure were again implemented and the rates were 6: (3 VAP: 12.21/1000DD), 2 (1.95/1000DD) CLABSIs & 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 01/01/15 to 31/12/17. Conclusions: The significant overall reduction in DA-HAI rates, indicates that a comprehensive infection control program can affect DA-HAI rates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».