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Enregistrement W4386286878 · doi:10.1186/s13756-023-01292-2

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

2023· article· en· W4386286878 sur OpenAlexafffundabout
Jocelyn A. Srigley, Brooke Cheng, Jun Chen Collet, T. Towell, Guanghong Han, Dave Keen, Ka Wai Leung, Julie Mori, Randa Ali

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Resistance and Infection Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensFraser HealthInterior HealthProvincial Health Services AuthorityB.C. Women's Hospital & Health CentreUniversity of GuelphUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWorkSafe VictoriaWorkSafeBC
Mots-clésPandemicMedicineContext (archaeology)Infection controlCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineHealth careCross-sectional studyPersonal protective equipmentInternal medicineIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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