The Potential for Nosocomial Infection Transmission by White Coats Used by Physicians in Nigeria: Implications for Improved Patient-Safety Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Microbiological analysis of swabs taken from the cuffs and pocket mouths of physicians' white coats in an acute care hospital showed that 91.3% of the coats had bacterial contamination. Specifically diphtheroids, Staphylococcus aureus and Gram-negative bacilli were isolated. In contrast, comparatively lower rates of bacterial contamination were observed on the white coats (1) of visiting physicians, (2) of the medical unit compared with the rest of the hospital, (3) that were less 1 year old, and (4) that were laundered daily. Further, the white coats of physicians who wore them only when seeing patients had significantly lower bacterial contamination than white coats of physicians who wore theirs during clinical and nonclinical duties (chi(2) = 4.99, df = 1, p < .05). In particular, white-coat cuffs had a higher bacterial load than the mouths of the pockets. The bacterial isolates were resistant to nearly all of the antibiotics tested; the most effective, however, was ciproflox. Results suggest that physicians' white coats may increase nosocomial infection transmission. Proper handling of white coats by physicians and other healthcare workers could minimize cross-contamination and improve patient safety by potentially reducing nosocomial infections.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».