Patient and family engagement in infection prevention in the context of the COVID-19 pandemic: defining a consensus framework using the Q methodology – NOSO-COVID study protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Healthcare-associated infections are an important patient safety concern, especially in the context of the COVID-19 pandemic. Infection prevention and control implemented in healthcare settings are largely focused on the practices of healthcare professionals. Patient and family engagement is also recognised as an important patient safety strategy. The extent to which patients and families can be engaged, their specific roles and the strategies that support their engagement in infection prevention remain unclear. The overarching objective of the proposed study is to explore how patients and families can effectively be engaged in infection prevention by developing a consensus framework with key stakeholders. DESIGN AND METHODS: The proposed study is based on a cross-sectional exploratory study at one of the largest university hospitals in North America (Montreal, Canada). The targeted population is all healthcare professionals, managers and other non-clinical staff members who work on clinical units, and the in-patients and their families. The study is based on Q methodology that takes advantage of both quantitative and qualitative methods to identify the consensus among the various stakeholders. This exploratory Q research approach will provide a structured way to elicit the stakeholders' perspectives on patient and family engagement in infection prevention. ETHICS AND DISSEMINATION: The research ethics board approved this study. The research team plans to disseminate the findings through different channels of communication targeting healthcare professionals, managers in healthcare settings, and patients and family caregivers. The findings will also be disseminated through peer-reviewed journals in healthcare management and in quality and safety improvement.
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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 | 0,080 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle