Identifying interventions to improve hand hygiene compliance in the intensive care unit through co-design with stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the effectiveness of hand hygiene (HH) for infection control, there is a lack of robust scientific data to guide how HH can be improved in intensive care units (ICUs). The aim of this study is to use the literature, researcher, and stakeholder opinion to explicate potential interventions for improving HH compliance in the ICU, and provide an indication of the suitability of these interventions. Methods: A four-phase co-design study was designed. First, data from a previously completed systematic literature review was used in order to identify unique components of existing interventions to improve HH in ICUs. Second, a workshop was held with a panel of 10 experts to identify additional intervention components. Third, the 91 intervention components resulting from the literature review and workshop were synthesised into a final list of 21 hand hygiene interventions. Finally, the affordability, practicability, effectiveness, acceptability, side-effects/safety, and equity of each intervention was rated by 39 stakeholders (health services researchers, ICU staff, and the public). Results: Ensuring the availability of essential supplies for HH compliance was the intervention that received most approval from stakeholders. Interventions involving role models and peer-to-peer accountability and support were also well regarded by stakeholders. Education/training interventions were commonplace and popular. Punitive interventions were poorly regarded. Conclusions: Hospitals and regulators must make decisions regarding how to improve HH compliance in the absence of scientific consensus on effective methods. Using collective input and a co-design approach, the guidance developed herein may usefully support implementation of HH interventions that are considered to be effective and acceptable by stakeholders.
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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 | 0,198 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».