Barriers to healthcare-worker adherence to infection prevention and control practices in British Columbia during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic highlighted the importance of robust infection prevention and control (IPAC) practices to maintain patient and staff safety. However, healthcare workers (HCWs) face many barriers that affect their ability to follow these practices. We identified barriers affecting HCW adherence to IPAC practices during the pandemic in British Columbia, Canada. DESIGN: Cross-sectional web-based survey. SETTING: Acute care, long-term care or assisted living, outpatient, mental health, prehospital care, and home care. PARTICIPANTS: Eligible respondents included direct-care providers and IPAC professionals working in these settings in all health authorities across British Columbia. METHODS: We conducted a web-based survey from August to September 2021 to assess respondent knowledge and attitudes toward IPAC within the context of the COVID-19 pandemic. Respondents were asked to rate the extent to which various barriers affected their ability to follow IPAC practices throughout the pandemic and to make suggestions for improvement. RESULTS: The final analysis included 2,488 responses; 36% of respondents worked in acute care. Overall, perceptions of IPAC practice among non-IPAC professionals were positive. The main self-perceived barriers to adherence included inadequate staffing to cover absences (58%), limited space in staff rooms (57%), multibed rooms (51%), and confusing messages about IPAC practices (51%). Common suggestions for improvement included receiving more support from IPAC leadership and clearer communication about required IPAC practices. CONCLUSIONS: Our findings highlight frontline HCW perspectives regarding priority areas of improvement for IPAC practices. They will inform policy and guideline development to prevent transmission of COVID-19 and future emerging infections.
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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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».