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Enregistrement W4411689886 · doi:10.36584/cjic.2024.002.05.120.123

Leveraging modified work program for infection prevention program implementation and professional development

2024· article· en· W4411689886 sur OpenAlexvenueno aff
Suwannee Srisatidnarakul

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infection Control · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueHealthcare Education and Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Professional developmentComputer scienceEngineering managementMedical educationEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Since the onset of the COVID-19 pandemic, the daily responsibilities of the Infection Prevention Department (IPD) have been exacerbated by heightened regulatory and licensing requirements, increasing demands from medical staff and patients, and an expanded scope of work. Consequently, infection preventionists (IPs) have struggled to find the bandwidth to effectively implement patient quality care improvement projects. The increased demand for infection prevention and control (IPAC) responsibilities has made it challenging to fill open IP positions. To address this need, a collaborative Modified Work Program (MWP) between the IPD and Human Resource Department at a National Cancer Institute-Designated Comprehensive Cancer Center has proven effective. Modified Staff for Infection Prevention (MSFIP) have been utilized to support IPD daily responsibilities with the potential development of future IPs. Methods: Injured staff were placed on modified duty by the MWP, and the IPD was contacted. An IP interviewed the MSFIP to design appropriate and accommodated responsibilities. Several tools were provided, including helpful guides, daily task lists, links, forms, agency contact information, and references. The MSFIP was granted temporary data security access to electronic medical records used by IPs. Initially, MSFIPs required orientation and shadowing by IPs. Later, MSFIP with longer recovery periods trained new MSFIP. Results: Trained MSFIPs independently managed simple IP daily tasks, allowing IPs to continue and initiate quality improvement projects. Catheter-associated urinary tract infections remained low. All MSFIP expressed a better appreciation of IP work, and several expressed interest in becoming IPs, potentially addressing the replacement of retiring IPs. Conclusion: A well-developed program for MSFIP offers several benefits. IPs should consider using MSFIPs if an MWP exists in their facility, or work on developing one in collaboration with their human resources department.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeSans objet
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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