Barriers to infection prevention and control in long-term care/assisted living settings in British Columbia during the COVID-19 pandemic: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic disproportionately impacted long-term care and assisted living (LTC/AL) facilities in Canada, where infection prevention and control (IPAC) programs had been suboptimal. We aimed to identify barriers affecting healthcare workers' (HCW) adherence to IPAC practices during the pandemic in British Columbia in LTC/AL compared to acute care settings. METHODS: We conducted a web-based survey of direct care providers and IPAC professionals across BC from August to September 2021, focused on knowledge and attitudes toward IPAC within the context of the COVID-19 pandemic, and barriers that affected respondents' abilities to follow IPAC practices throughout the pandemic. RESULTS: The final analysis included 896 acute care respondents and 441 from LTC/AL. More LTC/AL respondents reported experiencing the following barriers: following IPAC guidance was of lower priority compared to other tasks (29.1% vs. 14.7%, FDR = 0.001) and not their responsibility (28.0% vs. 11.2%, FDR = 0.001); limited supplies for personal protective equipment (PPE) (49.0% vs. 33.6%, FDR = 0.001), hand hygiene products (42.2% vs. 28.8%, FDR = 0.001), and cleaning/disinfection products (44.1% vs. 30.3%, FDR = 0.001); deficits in IPAC leadership support (46.2% vs. 38.9%, FDR = 0.012), IPAC education and training (46.9% vs. 32.0%, FDR = 0.001), and patient care knowledge for managing COVID-19 infections (46.6% vs. 36.0%, FDR = 0.001). CONCLUSIONS: This survey found that barriers to HCWs' adherence to IPAC practices during the COVID-19 pandemic were different in LTC/AL settings compared to acute care. Improvement efforts should focus on strengthening IPAC programs in LTC/AL, particularly enhanced IPAC staffing/leadership, increased training and education, and improving access to PPE, hand hygiene, and cleaning products.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».