Feasibility of Infection Control Measures in Hemodialysis Units to Prevent Outbreaks of COVID-19: A Descriptive Study from Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Background: In-center hemodialysis (HD) units pose the perfect conditions for COVID-19 transmission yet limited space and resources are obstacles to infection prevention and control (IPAC) measures. We aimed to describe IPAC measures implemented and document the infection rates within HD units during the first year of the pandemic. Methods: We invited leaders of Quebec's HD units to collect information on IPAC measures from March 1st to June 30th 2020 and HD unit characteristics. Participating units were contacted again in March 2021 to collect information about the total number of cases. The cumulative infection rate of each unit was compared to the regional cumulative infection rate using a standardized infection ratio (SIR). Results: Data was obtained from 38 units, representing 90% of Quebec's HD patients. 30% of units were perceived as crowded, and this was associated with objective distance measures between stations, which was much more likely to be <2m in units considered crowded (83.3% vs 19.2% p<0.001). IPAC measures regarding general prevention, screening procedures, physical distancing, and PPE use were implemented in 50% of units by 3 weeks and the remainder by 6 weeks. Data on cumulative infection rate was obtained in 26 units providing care to 3942 patients. The cumulative infection rate was disproportionally elevated in HD units compared to regional rates (Median SIR:2.68 IQR:1.58; 4.45)(Figure 1). No difference was noted in the SIR related to specific IPAC measures or to the physical characteristics of the units. Conclusions: Hemodialysis units throughout Quebec were able to rapidly implement modified IPAC measures. Despite this, infection rates were disproportionally elevated.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».