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Enregistrement W2044093179 · doi:10.3126/jpn.v4i8.11603

Pathology Laboratories and Infection Prevention and Control

2014· article· en· W2044093179 sur OpenAlexaboutno aff
Ratna Baral

Notice bibliographique

RevueJournal of Pathology of Nepal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfection controlPersonal protective equipmentHygieneMedical emergencyHealth careBest practiceIntensive care medicineEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)DiseasePathologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory health care workers are vulnerable to infection with the Hospital Acquired Infections (HAIs) while receiving, handling and disposing biological samples. Ideally the infrastructure of the lab should be according to the best practices like good ventilation, room pressure differential, lighting, space adequacy, hand hygiene facilities, personal protective equipments, biological safety cabinets etc. Disinfection of the environment, and specific precautions with sharps and microbial cultures should follow the protocols and policies of the Infection Prevention and Control Practices (IPAC). If Mycobacterium tuberculosis or Legionella pneumophila are expected, diagnostic tests should be performed in a bio-safety level 3 facilities (for agents which may cause serious or potentially lethal disease in healthy adults after inhalation). Laboratory access should be limited only to people working in it.Along with the advent of new technologies and advanced treatment we are now facing problems with the dreadful HAIs with Antimicrobial Resistant Organisms (AROs) which is taking a pandemic form. According to WHO, hundreds of millions of patients develop HAI every year worldwide and as many as 1.4 million occur each day in hospitals alone. The principal goals for hospital IPAC programs are to protect the patient, protect the health care worker (HCW), visitors, and other persons in the health environment, and to accomplish the previous goals in a cost-effective manner like hand hygiene, surveillance, training of the HCWs, initiating awareness programs and making Best Practices and Guidelines to be followed by everyone in the hospital.The initiation for the best practices in the Pathology Laboratories can be either Sporadic or Organizational. Sporadic initiation is when the laboratories make their own IPAC policies. It has been seen that in few centres these policies have been conceptualized but not materialized. Organizational initiation is much more effective since the best practices are the same for all hospitals and this helps in standardizing the policies. There are organizations which work in promoting IPAC through education, standards, and advocacy and consumer awareness. Examples of organizations working in this field are IPAC Canada, Centers for Disease Control and Prevention (CDC) USA, Infection Prevention Society UK, Asia Pacific Society of Infection Control (APSIC), World Health Organization (WHO). In Nepal organizational initiation to address the issues of IPAC has been recently taken by Healthy Life Foundation Nepal (HELF Nepal) which is an organization with the mission to inform, promote and implement best practices of IPAC to prevent HAIs in the patients as well as the healthcare workers in all healthcare settings in Nepal.In Nepal awareness on IPAC in Pathology Laboratories can be brought about by initiating trainings, surveillance, regular CMEs and demonstration of techniques to the Lab personnel. Administration will have to be involved in initiating the program and maintaining it with administrative resources and financial support. Before it is too late we have to address the issues of HAIs, AROs and safety in our laboratories.DOI: http://dx.doi.org/10.3126/jpn.v4i8.11603

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,021

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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