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Enregistrement W4200536381 · doi:10.9778/cmajo.20210102

Infection control measures to prevent outbreaks of COVID-19 in Quebec hemodialysis units: a cross-sectional survey

2021· article· en· W4200536381 sur OpenAlexafffundvenueabout
William Beaubien‐Souligny, Annie‐Claire Nadeau‐Fredette, Marie-Noël Nguyen, Norka Rios, Marie-Line Caron, Alexander Tom, Rita S. Suri

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCross-sectional studyInfection controlCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OutbreakPandemicHemodialysisEmergency medicineMedical emergencyIntensive care medicineInternal medicineDiseaseVirologyPathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited space and resources are potential obstacles to infection prevention and control (IPAC) measures in in-centre hemodialysis units. We aimed to assess IPAC measures implemented in Quebec's hemodialysis units during the spring of 2020, describe the characteristics of these units and document the cumulative infection rates during the first year of the COVID-19 pandemic. METHODS: For this cross-sectional survey, we invited leaders from 54 hemodialysis units in Quebec to report information on the physical characteristics of the unit and their perceptions of crowdedness, which IPAC measures were implemented from Mar. 1 to June 30, 2020, and adherence to and feasibility of appropriate IPAC measures. Participating units were contacted again in March 2021 to collect information on the number of COVID-19 cases in order to derive the cumulative infection rate of each unit. RESULTS: Data were obtained from 38 of the 54 units contacted (70% response rate), which provided care to 4485 patients at the time of survey completion. Fourteen units (37%) had implemented appropriate IPAC measures by 3 weeks after Mar. 1, and all 38 units had implemented them by 6 weeks after. One-third of units were perceived as crowded. General measures, masks and screening questionnaires were used in more than 80% of units, and various distancing measures in 55%-71%; reduction in dialysis frequency was rare. Data on cumulative infection rates were obtained from 27 units providing care to 4227 patients. The cumulative infection rate varied from 0% to 50% (median 11.3%, interquartile range 5.2%-20.2%) and was higher than the reported cumulative infection rate in the corresponding region in 23 (85%) of the 27 units. INTERPRETATION: Rates of COVID-19 infection among hemodialysis recipients in Quebec were elevated compared to the general population during the first year of the pandemic, and although hemodialysis units throughout the province implemented appropriate IPAC measures rapidly in the spring of 2020, many units were crowded and could not maintain physical distancing. Future hemodialysis units should be designed to minimize airborne and droplet transmission of infection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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