Quality Assurance and Prevention of COVID-19 Before Admission in Geriatric Rehabilitation Unit in Long-Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: This quality assurance study was conducted during the COVID-19 pandemic to describe the profile of patients aged 65 years and older admitted to a transition unit in a long-term care (LTC) facility and to evaluate the impact of admission modalities, compliance with screening and hand hygiene practices, risk of COVID-19, and time to access a geriatric rehabilitation unit (GRU). Methods: A prospective study was conducted using administrative and medical records from three Montreal public LTC facilities offering a rehabilitation program for 312 patients admitted between May 2020 and February 2021. The results are reported for the entire sample and compared according to the mode of admission. Results: The incidence of COVID-19 during the transition unit stay was estimated to be 11 cases or 3.5% in 14 days. Assessment of screening compliance showed deficiencies for 41.3% of patients, and the frequency of hand hygiene audits was not strictly adhered to. More COVID-19 cases were recorded in patients admitted to the transition unit by bed availability than in the cohort mode. The time to access a rehabilitation unit was 7.2 days or 23.5% shorter for patients admitted by bed availability. Conclusions: The study, conducted from a continuous practice improvement perspective, showed that the implementation of a transition unit in the LTC facilities helped control the transmission of COVID-19, but also revealed flaws in screening and hand hygiene practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».