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Enregistrement W4252285569 · doi:10.12688/hrbopenres.13296.2

Identifying interventions to improve hand hygiene compliance in the intensive care unit through co-design with stakeholders

2021· preprint· en· W4252285569 sur OpenAlexaff
Kathryn Lambe, Sinéad Lydon, Jenny McSharry, Molly Byrne, Janet E. Squires, Michael Power, Christine Domegan, Paul O’Connor

Notice bibliographique

RevueHRB Open Research · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)NursingHygieneMedicinePsychologyEnvironmental healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p><ns4:bold>Background:</ns4:bold> 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.</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Methods: </ns4:bold>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).</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> 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.</ns4:p><ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> 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.</ns4:p>

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,772
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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