A summary of reported infection prevention and control assessments conducted in long-term care and retirement homes during COVID-19 pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public Health Ontario (PHO) infection prevention and control (IPAC) specialists provided field support during the COVID-19 pandemic by conducting on-site and virtual IPAC assessments to long-term care and retirement homes (LTC/RHs) between April 2020 and June 2021. Reports from these IPAC assessments were analyzed and the most common challenges were identified. Methods: IPAC specialists in collaboration with local public health units (PHU) conducted 139 on-site and 33 virtual visits to LTC/RHs in Ontario, using an assessment tool developed by PHO. Following each assessment, a report with findings and recommendations for enhancing IPAC practices in the LTC/RHs were shared with the home and PHU. A thematic analysis of the reports found common challenges in several areas. Results: Analysis of 172 assessment reports identified challenges and gaps in several areas resulting in a total of 415 recommendations made to LTC/RHs. Recommendation areas addressed included: personal protective equipment (PPE) use – 115 (28%), screening process – 89 (21%), physical distancing – 66 (16%), environmental cleaning –66 (16%), hand hygiene – 44 (11%), cohorting – 26 (6%), and other areas – 9 (2%). Inappropriate use and reuse of PPE, such as universal wearing of full droplet and contact PPE regardless of resident COVID-19 status and double masking were observed. Other common themes included incorrect screening and physical distancing practices, and improper use of the disinfecting wipes and cleaning products. Often, there was no defined process for cleaning high-touch surfaces or tracking when cleaning had occurred and deficiencies in the auditing process were noted.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».