Reduction of MERS-CoV Transmission among Healthcare Workers and Patients in Saudi Arabian Healthcare Settings: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background No review consolidating available evidence of the various interventions for preventing MERS-CoV transmission in healthcare settings has been published to inform practice. The MERS-CoV outbreak in Saudi Arabia led to wide-scale hospitalisations and, among other individuals at risk, healthcare workers (HCW) were one of the most affected groups. This study evaluates the effectiveness of various interventions implemented to prevent MERS-CoV transmission to HCW and MERS-negative patients in Saudi Arabian healthcare settings. Methods This review summarises and evaluates the effectiveness of MERS-CoV infection prevention and control (IPC) measures in Saudi Arabian hospital settings. Instead of using ‘best quality/evidence’ studies, the review has included as many relevant studies as possible. Results Various IPC measures were deemed effective. However, since no analysis of their effectiveness had been undertaken, it was not possible to determine the interventions’ level of effectiveness as applied in hospital settings. The studies appeared to rely on the assumption that the extent of MERS-CoV transmission control observed was a direct reflection of the implemented IPC measures. Conclusions Robust studies, using empirical methods, should be conducted to measure the effectiveness of the various IPC measures developed and implemented to control MERS-CoV transmission
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».