Sharp Injuries Among Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Sharp injuries threaten the health of healthcare employees. They cause the transmission of many diseases such as hepatitis B and C, AIDS, etc., which can increase the associated costs associated with them. The aim of this study was to investigate the frequency of sharp injuries among the students of Hormozgan University of Medical Sciences. METHOD: This cross-sectional study was conducted during 2012-2013 in Hormozgan University of Medical Sciences, IR Iran. The target population consisted of the medical, nursing, midwifery, operating room technician, and medical laboratory students in the 2012-2013 academic year. Census sampling was conducted, and accordingly, 500 students participated in the study Data was collected using modified questionnaire of the University of San Diego's injury report form. The collected data were entered into SPSS V.19 and analyzed using descriptive statistical tests. FINDINGS: Finally 377 students (75.4%) returned the questionnaire. Among the studied students, 184 students (39.3%) had had sharp injuries. The frequency of damaging Vein puncture was the most common mechanism of injury DISCUSSION & CONCLUSION: The prevalence of sharp injuries is high among students which can increase the risk of disease and its subsequent risks, and thus, increase the cost and stress among students. It seems that holding workshops and increasing students' awareness and skills to face these risks can be effective in mitigating them.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».