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Enregistrement W1480455986 · doi:10.4103/1947-489x.210761

The reporting of blood and body fluid exposure and follow-up practices in a tertiary care hospital in the United Arab Emirates

2012· article· en· W1480455986 sur OpenAlexaff
Moazzam Zaidi, R Griffiths, Peter Larsen, Mark Newson-Smith, Mukarram Zaidi

Notice bibliographique

RevueIbnosina Journal of Medicine and Biomedical Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditEmergency medicineMedical emergencyHealth careTertiary careScheduleFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study explored the reporting and follow-up practices after blood and body fluid exposures in a tertiary care hospital in the United Arab Emirates. The Occupational Health Clinic schedule was audited, and medical files of staff members visiting the Clinic to report an exposure during 2006 and 2007 were retrieved for a detailed review. The raw data were obtained and analyzed; the original files were used as a reference to recover any missing information. Results showed that 156 exposures were reported; of which 77.6% were needle stick injuries. These were most commonly caused by handling, passing, disposing of needles, or while manipulating the needle in the patient. Hospital Wards were the most common location from which exposures were reported (41%). Nurses reported 61% of the exposures, followed by physicians 24%, laboratory staff 9%, and others 6%. Blood analysis was performed for 63% of patients to whose blood staffs were exposed. Post exposure blood tests were performed on 91% of staff. Treatment and follow-up was traced for 6 months at which 42.3% of the staff did not complete the follow-up. The retrospective clinical audit showed that the reported exposures were not managed properly. Repeated preventable exposures were being reported which involved exposures related to recapping and disposal. We recommend a comprehensive blood and body fluid programme to improve the safety and quality of work at the hospital.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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