A summary of reported infection prevention and control assessments conducted in long-term care and retirement homes during COVID-19 pandemic in Ontario, Canada
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.
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle