IMPORTÂNCIA DA HIGIENIZAÇÃO DAS MÃOS PARA A PREVENÇÃO DE INFECÇÃO RELACIONADA À ASSISTÊNCIA À SAÚDE
Bibliographic record
Abstract
As infecções relacionadas à assistência à saúde (IRAS) são multifatoriais e toda a problemática de como reduzir as infecções, intervir em situações de surtos e manter sob controle as infecções dentro de uma instituição, devem ser resultado de um trabalho em equipe. O controle das IRAS constitui um dos parâmetros para garantir a qualidade do cuidado prestado. Apesar de ser uma medida simples e importante no contexto da assistência à saúde, estudos comprovam a baixa adesão às técnicas de higienização das mãos, e o desafio na implantação de estratégias que favoreçam a manutenção dessa prática por profissionais de saúde de forma correta e em níveis ideais. O objetivo do estudo é analisar as produções científicas disponíveis na literatura sobre a importância da higienização das mãos no controle das infecções relacionadas à segurança do paciente. Trata-se de uma revisão integrativa de literatura, realizada através de publicações indexadas nos anos de 2015 a 2021, utilizando como descritores: desinfecção das mãos; segurança do paciente; infecção hospitalar. Durante a elaboração da pesquisa, fez-se um levantamento das publicações relevantes sobre o tema e foram selecionados 11 artigos. Observou-se a correta técnica de higienização das mãos e a prevenção de infecções relacionadas à segurança do paciente. Nesse contexto, diferentes estratégias podem ser implantadas com foco no aumento da taxa de adesão à higienização das mãos, como: feedback aos profissionais de saúde, incentivo do uso de soluções alcoólicas e o estabelecimento de um plano de metas com a participação de toda a equipe de profissionais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".