The reporting of blood and body fluid exposure and follow-up practices in a tertiary care hospital in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».