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Enregistrement W3180763582 · doi:10.3389/fpubh.2021.531624

Economic Analysis of the Prevention and Control of Nosocomial Infections: Research Protocol

2021· article· en· W3180763582 sur OpenAlexafffundabout
Éric Tchouaket Nguemeleu, Drissa Sia, Sylvain Brousseau, Kelley Kilpatrick, Sandra Boivin, Bruno Dubreuil, Catherine Larouche, Natasha Parisien, Carl‐Ardy Dubois, Astrid Brousselle, Roxane Borgès Da Silva

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesUniversity of VictoriaCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanMcGill UniversityInstitut National de Santé Publique du QuébecMontreal Heart InstituteUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxRéseau de recherche portant sur les interventions en sciences infirmières du Québec
Mots-clésProtocol (science)MedicineEconomic analysisAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Nosocomial infections (NIs) are among the main preventable healthcare adverse events. Like all countries, Canada and its provinces are affected by NIs. In 2004, Ministry of Health and Social Services (MSSS) of Quebec instituted a mandatory surveillance NI program for the prevention and control (NIPC) in the hospitals of the province. One target of the MSSS 2015–2020 action plan is to assess the implementation, costs, effects, and return on investment of NIPC measures. This project goes in the same way and is one of the first major studies in Canada to evaluate the efficiency of the NIPC measures. Three objectives will be pursued: evaluate the cost of implementing clinical best practices (CBPs) for infection control; evaluate the economic burden attributable to NIs; and examine the cost-effectiveness of the NIPC by comparing the costs of CBPs against those of NIs. Methods:This project is based on an infection control intervention framework that includes four CBPs: hand hygiene; hygiene and sanitation; screening; and additional precautions. Four medical and surgical units in two hospitals (nonUniversity, University) in the province of Quebec will be studied. The project has four components. Component 1 will construct and content validate an observation grid for measuring the costs of CBPs. Component 2 will estimate CBP costsvia2-week prospective observations of health workers, conducted every 2 months over a 1-year period. Component 3 will evaluate, through a matched case-control study, the economic burden of the four most monitored NIs in Quebec (C-difficile, MRSA, VRE, and CPGNB). Archival patient data will be collected retrospectively. Component 4 will determine the optimal breakeven point for CBPs associated with NIPC. Discussion:This project will produce evidence of the economic analysis of NIPC and give health stakeholders an overview of NIPC cost-effectiveness. It will meet the objectives of the Canadian Patient Safety Institute and the MSSS action plan to analyze the efficiency of NIPC preventive measures. To our knowledge, this is the first such exercise in Quebec and Canada. It will provide governments with a decision support tool through a major empirical study that could be replicated nationally to capture the financial benefits of NIPC.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,009

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 Opus0,549
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,049 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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