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Enregistrement W4389084922 · doi:10.2196/43743

Predisposing Factors of Nosocomial Infections in Hospitalized Patients in the United Kingdom: Systematic Review

2023· review· en· W4389084922 sur OpenAlexvenueno aff
Sharon Shivuli Isigi, Ali Davod Parsa, Ibrahim Alasqah, Ilias Mahmud, Russell Kabir

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMedicineCritical appraisalMEDLINESystematic reviewPopulationInclusion and exclusion criteriaInfection controlIntensive care medicineFamily medicineEmergency medicineEnvironmental healthPsychological interventionAlternative medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nosocomial infections are infections incubating or not present at the time of admission to a hospital and manifest 48 hours after hospital admission. The specific factors contributing to the risk of infection during hospitalization remain unclear, particularly for the hospitalized population of the United Kingdom. OBJECTIVE: The aim of this systematic literature review was to explore the risk factors of nosocomial infections in hospitalized adult patients in the United Kingdom. METHODS: A comprehensive keyword search was conducted through the PubMed, Medline, and EBSCO CINAHL Plus databases. The keywords included "risk factors" or "contributing factors" or "predisposing factors" or "cause" or "vulnerability factors" and "nosocomial infections" or "hospital-acquired infections" and "hospitalized patients" or "inpatients" or "patients" or "hospitalized." Additional articles were obtained through reference harvesting of selected articles. The search was limited to the United Kingdom with papers written in English, without limiting for age and gender to minimize bias. The above process retrieved 377 articles, which were further screened using inclusion and exclusion criteria following the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. The retained 9 studies were subjected to critical appraisal using the Critical Appraisal Skills Programme (cohort and case-control studies) and Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies (cross-sectional studies) checklists. Finally, 6 eligible publications were identified and used to collect the study findings. A thematic analysis technique was used to analyze data extracted on risk factors of nosocomial infections in hospitalized patients in the United Kingdom. RESULTS: The risk factors for nosocomial infections that emerged from the reviewed studies included older age, intrahospital transfers, cross-infection, longer hospital stay, readmissions, prior colonization with opportunistic organisms, comorbidities, and prior intake of antibiotics and urinary catheters. Nosocomial infections were associated with more extended hospital stays, presenting with increased morbidity and mortality. Measures for controlling nosocomial infections included the use of single-patient rooms, well-equipped wards, prior screening of staff and patients, adequate sick leave for staff, improved swallowing techniques and nutritional intake for patients, improved oral hygiene, avoiding unnecessary indwelling plastics, use of suprapubic catheters, aseptic techniques during patient care, and prophylactic use. CONCLUSIONS: There is a need for further studies to aid in implementing nosocomial infection prevention and control.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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