The NOSO-COVID study: a large-scale survey assessing stakeholder perspectives on patient and family engagement in infection prevention, informed by Q-methodology findings
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,022 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 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 ».