Education and Training on Infection Prevention and Control Provided by Long-Term Care Homes to Visitors: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study is to identify, examine, and map the literature on infection prevention and control (IPAC) education and training for visitors to long-term care (LTC) homes. Introduction: Visitor restrictions during infectious outbreaks in LTC homes aim to reduce virus transmission to vulnerable residents. The COVID-19 pandemic highlighted the negative impacts of such restrictions, prompting the need for IPAC education for visitors. Inclusion Criteria: This review includes research, narrative papers, and grey literature on IPAC education and training for LTC visitors. It focuses on intentional education aimed at preventing infection transmission. Studies not involving visitors or offered in other settings were excluded. Methods: Following the JBI methodology for scoping reviews, bibliographic databases (CINAHL, Embase, AgeLine, Medline, and ERIC) were searched from 1990 to present in English or French. Data were extracted by two reviewers, focusing on the educational content, delivery mode, frequency, timing, and qualifications of educators. A narrative summary and descriptive statistics were produced. Results: The 26 included documents contained guidelines, policies, educational resources, and opinion papers. Pre-2020, healthcare workers were responsible for educating visitors. Post-2020, more detailed recommendations emerged on the frequency, content, and delivery methods. Key topics included hand hygiene (92.3%), respiratory hygiene (80.8%), and PPE use (73.1%). Conclusions: IPAC education and training for LTC visitors is essential for safe visitation. Future research should evaluate the effectiveness of these educational interventions.
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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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».