Scarcity of protective items against HIV and other bloodborne infections in 13 low‐ and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess protection of surgical healthcare workers against HIV and other bloodborne infections in low- and middle-income countries (LMICs). METHODS: Literature review based on recent studies assessing baseline surgical capacity in LMICs using the WHO Situational Analysis of Access to Emergency and Essential Surgical Care, the Surgeons OverSeas (SOS) Personnel, Infrastructure, Procedures, Equipment and Supplies (PIPES) survey and the Harvard Humanitarian Initiative survey tools. The availability of protective eyewear, sterile gloves and sterilisers was assessed. RESULTS: Thirteen individual country studies with relevant data were identified documenting items from 399 hospitals. The countries included Afghanistan, Bolivia, Gambia, Ghana, Liberia, Mongolia, Nigeria, Sierra Leone, Solomon Islands, Somalia, Sri Lanka, Tanzania and Zambia. Overall, only 29% (79/270) of hospitals always had eye protection. Sterilisers were only available at 64% (244/383) of facilities. Sterile gloves were the most available item, available at 75% of facilities (256/340). CONCLUSION: Surgical healthcare worker protection for bloodborne infections continues to be deficient in LMICs. Improved documentation of these items should be incorporated into future surgical capacity studies. Policy makers and clinicians should work together to secure resources and interventions that will protect this vital workforce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».