Selected features of nurses' occupational health and safety practice in three Free State provincial public hospitals : original research
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite growing research, knowledge about nurses' occupational health and safety status, and engagement with occupational health and safety (OHS), services remain sparse. Objectives: The aim of this research was to explore the OHS of nurses in three Free State hospitals, focusing on OHS-related training, vaccinations and work examinations, OHS-related practices, nurses' engagement with hospital-based management, OHS services, and health and safety representatives. Methods: A cross-sectional baseline survey was conducted among Free State public hospitals. Data were collected from a sample of 363 nurses, using self-administered questionnaires. Results: One-fifth (22.3%) of nurses had experienced sharps injuries; vaccination rates were low; and 69.0% had not been screened for tuberculosis at work. A large proportion (38.5%) of nurses reported always recapping needles (a hazardous process). One-quarter (24.9%) never wore N95 respirators when required. The majority (89.8%) were aware of the procedure for contacting the occupational health services but 27.5% did not know how to report an occupational injury or disease. Conclusion: The study highlights the precarious working contexts of nursing in Free State hospitals, adding to a growing body of knowledge on public hospital OHS in low-to-middle income countries.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».