Prevention of central line‐associated bloodstream infections: ICU nurses' knowledge and barriers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central line-associated bloodstream infections (CLABSI) have been a significant challenge in care, increasing healthcare costs and leading to adverse outcomes, including mortality. AIM: The present study aimed to assess the knowledge of intensive care unit (ICU) nurses on the prevention of CLABSI and the implementation barriers of evidence-based guidelines in practice. DESIGN: A cross-sectional study. METHODS: Data were collected from adult, paediatric, and neonatal ICU nurses working in seven hospitals in Iran, using census sampling from April to July 2020. RESULTS: A number 209 out of 220 ICU nurses participated in the present study (response rate of 95%). The median score of knowledge of ICU nurses towards the prevention of CLABSI was 3.00 out of 11. 50.72% of ICU nurses had insufficient knowledge. The most critical implementation barriers of evidence-based guidelines were high workload, shortage of necessary equipment, and lack of CLABSI prevention workshops. CONCLUSIONS: Overall, the knowledge of ICU nurses towards the prevention of CLABSI was insufficient. Study findings suggest that the knowledge of ICU nurses may be improved by reducing the workload, increasing the number of nursing staff in the ICU, having an adequate supply of equipment needed to ensure safe practice in the ICU, and providing regular related educational workshops for nurses working in the ICU. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: The present study's findings suggest that regular training programs should be developed to improve the knowledge of ICU nurses in the care and prevention of CLABSI. Nursing policymakers and managers need to identify and address implementation barriers of evidence-based guidelines to improve nursing, such as high workload, shortage of necessary equipment, and lack of CLABSI prevention workshops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».