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Enregistrement W4407052246 · doi:10.62754/joe.v3i8.6179

The Efficiency of Infection Control Teams In Lowering Infections Linked To Healthcare: Systematic Review

2024· article· en· W4407052246 sur OpenAlex
Mohamed A. Ismail, Asma Mohammed Ali Moafa, M. Al-Dossari, Nadia Dafer Majdua Alshehri, Fahad M. Aldosari, Saud Alshahrani, Naief Saleh AbdulAziz Almatroudi, Fawaz Lafi Hajij Al Sharari

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecohumanism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensGroup Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careInfection controlMedicineControl (management)Intensive care medicineComputer scienceEconomicsEconomic growthArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare-associated infections (HCAIs) are a major concern in medical facilities worldwide, with an estimated 7–10% of patients affected. Infection control teams (ICTs) play a crucial role in preventing these infections by implementing guidelines, conducting surveillance, and educating healthcare professionals. However, the effectiveness of ICTs, with or without infection control link nurses (ICLNs), in reducing HCAIs remains unclear. This systematic review evaluates the impact of ICTs on infection rates, mortality, and compliance with infection control practices in various healthcare settings. Methods: A systematic review of randomized controlled trials (RCTs) was conducted following PRISMA guidelines. Databases searched included PubMed, EMBASE, CINAHL, and Cochrane CENTRAL. Studies assessing ICTs with or without ICLN systems in inpatient hospitals, outpatient clinics, and long-term care facilities were included. The primary outcomes measured were HCAI incidence, mortality, and hospital stay length, while secondary outcomes included staff compliance and cost-related factors. Risk of bias was assessed using the Cochrane risk-of-bias tool, and meta-analyses were performed where possible. Results: Nine RCTs met the inclusion criteria, covering hospital wards, dialysis units, and nursing homes. Meta-analysis of three studies showed no significant reduction in HCAI incidence (RR = 0.65, 95% CI: 0.45–1.07, very low certainty). Mortality due to HCAIs remained unaffected (RR = 0.32, 95% CI: 0.04–2.69, very low certainty). However, ICTs with ICLNs significantly improved compliance with infection control practices (RR = 1.17, 95% CI: 1.00–1.38, moderate certainty). Limited evidence was available for hospital stay duration and cost-related outcomes. Conclusion: While ICTs, particularly with ICLN systems, enhance compliance with infection control measures, their direct impact on reducing HCAIs and mortality remains uncertain. The high risk of bias and heterogeneity in study designs highlight the need for high-quality research with standardized outcome measures to assess the effectiveness of ICT interventions in healthcare settings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,325 · 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