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Current state and potential of hospitals for automated healthcare-associated infection surveillance: data from 24 European countries, 2022 to 2023
本研究为基于ECDC PPS数据的横断面分析,使用调查问卷收集自动化监测程度和数字存储数据信息,并进行了描述性和分层统计分析。
医院地理区域(东部、北部、南部、西部) 医院类型(初级、二级、三级、专科) 医院规模(≤250张床位与>250张床位) 医院所有权(公立、私立营利性、私立非营利性) HCai自动化监测程度(完全人工、自动化分母、半自动化、全自动化)
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据统计分析 | SPSS统计软件版本29.0 | IBM Corp. | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 医院选择 | 纳入分析的医院需来自包含AS问题的国家,并对至少一个AS问题作出回答。 阅读提示:Methods: 国家和医院选择 |
| 自动化程度分类 | 自动化程度分类(完全人工、自动化分母、半自动化、全自动化)的定义和判定标准。 阅读提示:Methods: 自动化监测问题;补充材料S1和S2 |
| 数据存储评估 | 关键数据元素(如入院和出院日期、微生物学结果等)的数字化存储和结构化存储情况。 阅读提示:Methods: 自动化监测问题;表3 |
| 统计分析 | 统计分析使用的分组变量(地理区域、医院类型、规模、所有权)和统计方法(卡方检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验)。 阅读提示:Methods: 统计分析 |