Determinants of Adherence with Antimicrobial Resistant Organism (ARO) Admission Screening in a Provincial Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective integration of antimicrobial resistant organism (ARO) admission screening into clinical information systems (CIS) can facilitate prompt identification of patients at risk of an ARO and interrupt transmission. However, ARO admission screening remains suboptimal in Alberta, Canada following implementation of the ARO admission screening tool in the provincial CIS. We sought to understand the determinants of adherence with the use of the ARO admission screening tool in the CIS. Methods: A mixed-methods study was conducted using a survey, human factors observations, and qualitative focus groups. Eligible participants included nursing staff and physicians from emergency departments and inpatient units in acute care and acute rehabilitation facilities where the ARO admission screening tool was utilized in the CIS in Alberta, Canada from September 6, 2023 to June 18, 2024 (n=100). A survey (REDCap) explored staff perceptions and experiences using the tool in the CIS. Observations and interviews of nursing staff completing the tool were guided by the Systems Engineering Initiative for Patient Safety model. Virtual (Zoom) semi-structured focus groups explored barriers and enablers of using the tool guided by the Theoretical Domains Framework. Descriptive analysis of survey responses was conducted using Microsoft Excel (Version 2409). Field notes and focus group transcripts were used for a rapid qualitative, thematic analysis. A weaving narrative by theme was used to integrate survey results with findings from the observations and focus groups. Results: There were 527 survey respondents representing all 5 health zones, 5 nurses observed and 20 interviews conducted by the human factors team, and 24 participants in 6 focus groups. Focus group participants represented different sized hospitals (12-1,099 beds) with varying ARO admission adherence rates (29-83%). Three emergent themes arose: context, the ARO admission screening tool, and the individual. Contextual factors included time constraints, increasing nursing workload, competing priorities, lack of patient cooperation, and a need to increase interactions with infection prevention and control programs. Attributes of the tool impacting completion included location of the tool within the CIS, lack of prompts, and multiple sources of information required to complete the tool. At an individual level, themes arose related to experience, perceptions of ARO screening, and lack of training that influenced completion of the tool. Conclusions: Among the emergent themes, multiple determinants were identified influencing the use of the ARO admission screening tool in the provincial CIS. These findings will help inform future strategies to improve ARO admission screening and reduce ARO transmission.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».