Knowledge to action: Needs assessment to enhance support for infection control professionals across healthcare settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this study was to describe needs of infection prevention and control (IPAC) professionals across healthcare settings in one region of Ontario, Canada to inform priorities for the development of resources and capacity-building activities. Methods: An open survey targeting IPAC stakeholders working in diverse healthcare settings was disseminated through multiple methods, including Public Health Ontario’s stakeholder management database. The survey was open from April 1 to June 30, 2019. IPAC inquiries documented by Public Health Ontario (PHO) staff between April 1, 2017 and March 31, 2019 were analyzed. The data collection tools and descriptive analysis were guided by the Knowledge to Action Cycle to identify gaps, understand barriers and opportunities, and preferred strategies for learning. Results: The survey was completed by 135 IPAC stakeholders with 56% of respondents working in long-term care and retirement homes, 13% in hospitals, 11% in primary care, 10% in home care and 10% in other settings. Respondents reported that there is a need for more support to improve practices around environmental cleaning, surveillance and routine practices; however, findings varied by setting. An important theme focused on the need for strategies to inspire and motivate stakeholders to invest in infection prevention and control. A lack of support in this area was a top barrier selected by 40% of survey respondents, and 67% expressed interest in skill development in this area. While communities of practice, common-interest networking groups, are frequently facilitated by PHO to support stakeholders, this strategy was not preferred by respondents. Conclusions: Future efforts to enhance support for IPAC can draw on these findings to help prioritize topics, understand barriers, and align with preferred methods for capacity building.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».