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Enregistrement W4414664724 · doi:10.1186/s12913-025-13350-z

The NOSO-COVID study: a large-scale survey assessing stakeholder perspectives on patient and family engagement in infection prevention, informed by Q-methodology findings

2025· article· en· W4414664724 sur OpenAlexafffundabout
Nathalie Clavel, Jiacheng Chen, Jesseca Paquette, Anaïck Briand, Mélanie Lavoie‐Tremblay, Laurence Bernard, Alain Biron, Diane Brault, Céline Gélinas

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill UniversityQuebec Statistical InstituteCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilMcGill University Health CentreMcGill UniversityFaculty of Medicine, McGill UniversitySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésStakeholder engagementHealth informaticsNursing researchHealth administrationStakeholderUnit (ring theory)Public healthQuality of Life ResearchHealth services research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthcare-associated infections are common in hospitalized patients, exacerbated by COVID-19. Engaging patients and families in infection prevention and control may enhance adherence, but optimal strategies remain unclear. OBJECTIVE: This study developed a large-scale survey, informed by previous Q-methodology research, to assess stakeholder perspectives on patient and family engagement in infection prevention, identify consensus and disagreement, and explore socio-demographic and work-related influences. METHODS: A cross-sectional survey was conducted in surgical and family medicine units at two Canadian university hospitals in 2023. The NOSO-COVID survey included 17 Likert-scale items derived from identified infection prevention engagement viewpoints. Data were analyzed using univariate, bivariate, and multivariable logistic regression. RESULTS: Among 212 participants (patients, family members, and staff), responses varied on infection prevention engagement strategies. Common suggestions included bedside disinfectants and monitoring staff compliance. Older participants, particularly in family medicine units, were more supportive of educational and behavioral measures. Comfort with advocating for infection prevention differed across units, with surgical unit participants expressing less confidence. Institutional culture influenced perceptions, with staff at one hospital reporting greater ease in engaging patients and families in infection prevention. Four consensus items were identified, emphasizing staff reminders for hand hygiene, availability of disinfectants, and providing accessible infection prevention information. CONCLUSIONS: Our findings suggest that tailoring IPC engagement strategies to hospital unit cultures and stakeholder needs is essential. Strategies to enhance communication, address power dynamics, and promote shared responsibilities to improve IPC should be identified and their effectiveness evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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