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Enregistrement W2020373138 · doi:10.1177/1757177413483346

An international survey of bacterial contamination and householders’ knowledge, attitudes and perceptions of hygiene

2013· article· en· W2020373138 sur OpenAlexaff
John Oxford, Eitan N. Berezin, Patrice Courvalin, Dominic E. Dwyer, Martin Exner, Laura A. Jana, Mitsuo Kaku, Christopher Lee, Kgosi Letlape, Donald E. Low, Tariq A. Madani, Joseph R. Rubino, Narendra Saini, Barry D. Schoub, Carlo Signorelli, Philip M. Tierno, Xuhui Zhong

Notice bibliographique

RevueJournal of Infection Prevention · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Safety and Hygiene
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHygieneContaminationEnvironmental healthMedicinePersonal hygieneVeterinary medicineBiologyEcologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This prospective, multinational study was conducted in 20 homes in eight cities or regions in different countries to determine the level of microbiological contamination of common surfaces and items, and investigate the attitudes and perceptions of householders towards cleaning and hygiene. Environmental Health Practitioners took eight standardised swabs in each home. The swabs were cultured for a range of micro-organisms. Householders ( n=160) were also interviewed regarding their cleaning habits and perceptions of hygiene. Overall, 28% of surfaces or items tested in the study had ‘moderate bacterial growth’ or ‘heavy bacterial growth’. Kitchen cloths were the most contaminated items, with 86% having moderate bacterial growth or heavy bacterial growth; kitchen taps were the second most contaminated items, with 52% having moderate bacterial growth or heavy bacterial growth. High proportions (>50%) of kitchen cloths contained coliforms, Enterobacteriaceae and Pseudomonas spp. The visual appearance of surfaces and items frequently (30%) did not correspond to their level of contamination with micro-organisms. The majority of householders (65%) cleaned to make the house ‘look clean, smell nice and remove germs’; however, householders’ perceptions of the cleanliness of their homes frequently did not correspond to microbiological reality. In conclusion, further research and education are needed regarding hygiene in the home.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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