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Enregistrement W4403824934 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.198

Home-based nursing care: what do we know about multidrug-resistant organisms in this setting?

2024· article· en· W4403824934 sur OpenAlexaff
Tessa J. C. Langeveld, Manon Haverkate, F. de Haan, A Timen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The burden and complexity of home-based nursing care have intensified due to earlier discharges from hospitals and patients living longer at home with increasing co-morbidities. This growing population of vulnerable patients, combined with the worldwide increase in the prevalence of multidrug-resistant organisms (MDROs), poses a new burden on home-based nursing staff. Home-based nursing care differs significantly from hospitals and nursing homes, challenging implementation of infection prevention and control (IPC) measures. It is therefore important to gain insight into the attitudes, experiences and needs of home-based nursing staff. Also, to better understand the scope of MDRO carriage and transmission in this setting, including its challenges. Methods Cross-sectional studies were conducted in the Netherlands including a survey and focusgroup study among home-based nursing staff, supplemented by a report of cases of MDRO clusters. Results We have identified several factors adding to the complexity of responding to an MDRO outbreak with involvement of home-based nursing care. First, inapplicable recommendations in guidelines/protocols or from infection preventionists, often aimed at intramural care. Second, nursing staff questioned the proportionality of IPC measures, potentially influenced by behaviour of colleagues and patients. Third, inadequate information transfers about patients carrying MDROs. Fourth, uncertainty about the roles and responsibilities of involved healthcare professionals. Finally, the need for organisational support in providing education and sufficient resources, and clarity about financial aspects. Conclusions Insights from these studies have aided in aligning upcoming MDRO guidelines for home-based nursing care in the Netherlands, which factor in the above mentioned complexity. Furthermore, these findings can aid in future strategies to prevent or respond early in MDRO outbreaks with involvement of home-based nursing care.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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