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Enregistrement W4379742959 · doi:10.1177/2327857923121032

Applying Human Factors to Reduce Healthcare-Associated Infections Caused by Face Touching

2023· article· en· W4379742959 sur OpenAlexaffabout
Kailyn Henderson, Trevor Hall, Nataly Farshait, Mark Chignell

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Symposium on Human Factors and Ergonomics in Health Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensCARE CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careEconomic shortageFace-to-facePersonal protective equipmentAbsenteeismFace (sociological concept)Face masksPsychological interventionMedicinePsychologyInternet privacyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingComputer scienceSocial psychologyDiseaseSociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is currently facing a critical healthcare worker (HCW) shortage, in part resulting from absenteeism due to healthcare-associated infection (HAI). HCWs are at greater risk of infection and are among the most common sources of HAI transmission. Face touching is a behaviour that HCWs engage in on average 20-23 times per hour, and is one way for HCWs to infect themselves. While personal protective equipment (e.g., face masks) has been found to decrease face touching, the behaviour still occurs. We conducted a literature review on face touching, previously proposed solutions for addressing face touching, and the applications of human factors in mitigating face touching behaviours. We also conducted a pilot study of semi-structured interviews with three HCWs using the Lead User method to understand their needs and explore how best to decrease face touching, which resulted in several suggested interventions for reducing face touching.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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