Research priorities in infection prevention and control in Alberta, Canada: a modified Delphi process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infection prevention and control (IPC) measures are critical to reduce the risk of healthcare-associated infections. AIM: To identify, by consensus, specific IPC research questions where IPC evidence gaps exist, in the setting of Alberta Health Services/Covenant Health, Canada. METHODS: A multidisciplinary committee informed the consensus process. Individuals with expertise in IPC (Delphi panel) identified an initial set of questions (Delphi Round 1). Questions were grouped into common themes and categories. The committee conducted an interim prioritization to short-list the research questions. Using snowball sampling, local and national IPC partners ranked each research question by the level of importance and added questions missed in previous rounds (Delphi Round 2). The consensus meeting included elements from the James Lind Alliance and the Nominal Group Technique to prioritize the research questions. Participants included: infection control professionals; IPC leadership; physicians in IPC, infectious diseases, and microbiology; epidemiologists; analysts; government officials; quality and safety, and antimicrobial stewardship representatives; researchers; patients/family advisors. FINDINGS: There were 159 initial questions, with 63 categorized as research questions. Following interim prioritization and the second Delphi round, 21 questions were presented at the consensus meeting. The top ten research questions fell into five themes: behavioural science strategies with healthcare workers, impact of the patient environment, IPC guideline evaluation, intervention effectiveness, and surveillance and monitoring. CONCLUSION: This consensus exercise identified IPC research questions that were important to healthcare workers, healthcare leaders, researchers, and patients. This work may generate a pan-Canadian dialogue to develop a national research agenda for IPC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».