Assessing infection prevention and control programs in residential aged care in Australia: A multi‐methods cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess infection prevention and control programs in residential aged care facilities. METHODS: A cross-sectional survey and structured interviews from 10 residential aged care facilities in Victoria, Australia, were used. Infection prevention and control nurse leads from each facility completed a purpose-built survey based on best practice infection prevention control program core components, including staff training, policies and procedures, governance, and surveillance. Follow-up interviews with residential aged care staff, residents and family visitors were carried out to elaborate and verify survey data. RESULTS: Surveys from all 10 facilities were received and 75 interviews carried out. All facilities had an infection prevention and control lead nurse who had undergone additional training, and 60% of facilities had an infection prevention and control lead position description. All facilities had a committee to oversee their infection prevention and control program, and all had policies and procedures for standard and transmission-based precautions. One facility did not have a policy on healthcare-associated infection surveillance, and two facilities did not have an antimicrobial stewardship policy. All facilities provided staff training in hand hygiene and personal protective equipment use, but not all routinely assessed competency in these. CONCLUSIONS: The residential aged care facilities' infection prevention and control programs were generally in a strong position, although there were some areas that require improvement. Further assessment of the quality of infection prevention and control program components, such as content of education and training, and policies and procedures, and ongoing evaluation of programs is recommended. Geriatr Gerontol Int 2024; 24: 358-363.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».