Prevention and Control towards Hospital- Acquired Infections, Mixed-Methods Systemic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospital-acquired infection is one of the leading causes of morbidity and mortality among hospitalized patients. It directly cause massive increase in costs and health risks. The transferrable antibiotic pathogens made this more complicated, such as methicillin-resistant Staphylococcus aureus, which transmitted by direct contact. Salmonella spp, air droplet-borne Mycobacterium tuberculosis, Staphylococcus aureus, Brucella, and Shigella are the most common laboratory infections causes. Method: Mixed-Methods Systemic Review was used in this study. Search Strategy: A search was carried out in PubMed, Science Direct, Scopus, National library of medicine, Scientific reports-nature online using the keywords- Hospital-Acquired Infections, Infection Control, Transmission-Based Precautions (TBP), Laboratory-Acquired Infection, Environmental Contamination in the Transmission of Nosocomial Pathogens, Nosocomial Infections. Results and Conclusion: The epidemiological rates of healthcare-associated infections (HAIs) are closely linked to infection control measures implemented in each healthcare system. Urgent need to improve the control of pathogens responsible for hospital-acquired infections. In addition to the limitation of the new article sources on the issue, sharing best practices between hospitals. More infection transmission methods studies to avoid hospital-acquired infection spread, and innovative new devices that reduce infection.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».