Healthcare Settings and Infection Prevention: Today’s Procedures in Light of the “Instructions for Disinfection” Issued During the 1817 Typhus Epidemic in the Grand Duchy of Tuscany (Pre-Unification Italy)
Notice bibliographique
Résumé
Even today, healthcare-associated infections (HCAIs) remain the most frequent and serious complications in healthcare, with a significant clinical and economic impact. The authors of this manuscript address the causes and conditions that determine this situation and describe them in comparison with the situation in the Grand Duchy of Tuscany more than two centuries ago and with the instructions that were issued at the time to contain the typhus epidemic of 1817, increase hospital sanitation, and disinfect houses. Today, we know that a crucial element in the fight against healthcare-associated infections (HCAIs) is the definition and implementation of best care practices and other measures, according to a combined program that must be tailored to each healthcare setting. In the early nineteenth century, these approaches originated from experience and chemical knowledge that were becoming established, opening the way to the ideas and experiments of Ignác Fülöp Semmelweis and later of Joseph Lister, who traced the path for the birth of hygiene. Two centuries later the pioneering vision of the Grand Duchy of Tuscany at the beginning of the 19th century, when preventive measures in the field of public health were still backward and underdeveloped, is still enlightening and surprisingly topical.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».