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Enregistrement W7115595320 · doi:10.63332/joph.v4i2.3789

Public Health Approaches to Infection Control in Intensive Care Units

2024· article· W7115595320 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Posthumanism · 2024
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfection controlPublic healthHealth careIntensive carePopulationTransmission (telecommunications)Control (management)Scope (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensive Care Units (ICUs) are critical care areas with increased infection control requirements as they have populations particularly vulnerable to Health-Care Associated Infections (HCAIs). Prevention of these infections is difficult due to patient comorbidities, antimicrobial use, and increased contact with healthcare workers. A public health approach to infection control uses the control of transmission as an exemplar to demonstrate how a population focus can benefit infection control and prevention in ICUs, extending the scope of practice for nurses. Infection control is a field involved in defining and managing risk factors for infection and is regarded as a key method to interrupt HCAIs in ICUs, emphasizing the need for extractable generalizable principles and avoidance of facility reliance (Datta et al., 2014). Both the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) and World Health Organization (WHO) provide general guidelines on infection control with a population focus. The role for nursing in ICUs includes remaining up-to-date with these guidelines and emphasizing leadership and advocacy roles to benefit patients by implementing effective infection control strategies (see subsequent sections for details of nursing responsibilities). Environmental analyses offer the potential to help reduce the risk of HCAIs in ICUs by indentifying locations with a greater risk of contamination. The use of diagnostics and autopsies, frequently under-utilized in developing countries where risk is often higher, also provides the opportunity to improve patient safety for individuals with HCAIs. Given these challenges, large-scale multicentre studies are required to determine the extent of HCAIs in these regions and to encourage the implementation of basic infection control measures. In India, specific problems are complicated by the increased incidence of infections within the community, which leads to the rapid colonization of resistant bacteria following admission to an ICU. Efforts to decrease morbidity and mortality also need to address the wider community and historical National Laboratory Surveillance data suggest a current increase in antibiotic resistance across Europe. In the ICU, the importance of antimicrobial stewardship and the primary cause of excess mortality underscore the need for continued antibiotic development. The example of European influenza points to the lasting effects of staffing and healthcare provision on HCAI in ICUs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0050,018
Intégrité de la recherche0,0070,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,318
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,036 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
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