Knowledge, Attitude and Practice of Nurses about Standard Precautions for Hospital-Acquired Infection in Teaching Hospitals Affiliated to Zabol University of Medical Sciences (2014)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: Hospital-acquired infection (HAI) is one of the common problems and difficulties faced by hospitals in all countries around the world. Since nurses are part of the healthcare team that plays a unique role in the control of hospital infection, this study is conducted to analyze the knowledge and practice of healthcare personnel about standard precautions for hospital infection. MATERIALS & METHODS: This descriptive study was conducted on 170 nurses worked in medical surgical wards, pediatric wards, dialysis units of two teaching hospitals in Zabol city, Iran, in 2014. The sample population was selected through simple random sampling. The data collection instrument is composed of a researcher-made questionnaire titled "Hospital-acquired infection Control" based on precautions posited by the World Health Organization (WHO) and the United States Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Data were fed into the SPSS software v.20 and were analyzed using descriptive and inferential statistics. RESULTS: The results show that 43% of the participants in this study had poor knowledge, 42% had average practice, and 37% had a moderate attitude about hospital infection. There was a significant relationship between knowledge and gender (r = 00.8 p = 0.02). However, the variables of age, marital status, employment, work experience, education, and place of work did not establish a significant relationship with the independent variables (p>0.05). CONCLUSION: As the results indicate a low level of awareness among the personnel about hospital infection, it is suggested to provide training sessions on the prevention and control of HAI to increase the awareness of personnel and hold practical courses for practicing these principles.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».