IMpleMenting Effective infection prevention and control in ReSidential aged carE (IMMERSE): protocol for a multi-level mixed methods implementation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older people living in residential aged care facilities are at high risk of acquiring infections such as influenza, gastroenteritis, and more recently COVID-19. These infections are a major cause of morbidity and mortality among this cohort. Quality infection prevention and control practice in residential aged care is therefore imperative. Although appointment of a dedicated infection prevention and control (IPC) lead in every Australian residential aged care facility is now mandated, all people working in this setting have a role to play in IPC. The COVID-19 pandemic revealed inadequacies in IPC in this sector and highlighted the need for interventions to improve implementation of best practice. METHODS: Using mixed methods, this four-phase implementation study will use theory-informed approaches to: (1) assess residential aged care facilities' readiness for IPC practice change, (2) explore current practice using scenario-based assessments, (3) investigate barriers to best practice IPC, and (4) determine and evaluate feasible and locally tailored solutions to overcome the identified barriers. IPC leads will be upskilled and supported to operationalise the selected solutions. Staff working in residential aged care facilities, residents and their families will be recruited for participation in surveys and semi-structured interviews. Data will be analysed and triangulated at each phase, with findings informing the subsequent phases. Stakeholder groups at each facility and the IMMERSE project's Reference Group will contribute to the interpretation of findings at each phase of the project. DISCUSSION: This multi-site study will comprehensively explore infection prevention and control practices in residential aged care. It will inform and support locally appropriate evidence-based strategies for enhancing infection prevention and control practice.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».