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Enregistrement W2103411748 · doi:10.12927/whp.2009.20696

Bacteriological Assessment of Stethoscopes Used by Medical Students in Nigeria: Implications for Nosocomial Infection Control

2009· article· en· W2103411748 sur OpenAlexvenueno aff
Chigozie Jesse Uneke, A. Ogbonna, Patrick Oyibo, Uchechukwu Onyeukwu Ekuma

Notice bibliographique

RevueWorld health & population · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStethoscopeHealth careUnit (ring theory)Administration (probate law)MedicineNursingInfection controlNursing researchPolitical scienceMedical educationPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our study assessed bacteria on swabs taken from the surface of the diaphragm of stethoscopes used by medical students in Nigeria. We found bacterial contamination on 80.1% of the stethoscopes. Staphylococcus aureus and Pseudomonas aeruginosa were major isolates. Bacterial colonization was highest among stethoscopes cleaned with only water and those never cleaned with any agent or never cleaned at all. The difference was statistically significant (chi2 = 31.9, p < .05). Stethoscopes from students who cleaned them after use on each patient and from those who practised handwashing after contact with each patient had significantly lower bacterial contamination (chi2 = 26.9; p < .05 and chi2=31.9, p < 0.05, respectively). Isolates of Staphylococcus aureus showed the highest susceptibility to antibiotics, while the most effective antibiotics were Ciproflox and Erythromycin. Integration of stethoscope care in the training curriculum of medical schools will enhance the control nosocomial infections.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,421 · 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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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