Infection control and tuberculosis in health care workers: an assessment of 28 hospitals in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Twenty-eight public hospitals in the Free State Province, South Africa. OBJECTIVE: To examine the association between tuberculosis (TB) infection control (IC) scores in Free State hospitals and the incidence of TB disease among health care workers (HCWs) in 2012. DESIGN: A cross-sectional survey and mixed-methods analysis of TB IC policies, practices and infrastructure using a comprehensive, 83-item IC audit and observation tool. RESULTS: As the total IC score increased, the probability of TB in an HCW at that hospital decreased. When adjusted for other covariates in multivariate analysis, if the total score of a hospital increased by one unit, the odds of an HCW having TB decreased by 4.9% (95%CI 0.9-8.8). Significant associations were also seen for the personal protective equipment (PPE) score, where odds decreased by 11.5% (95%CI 1.8-20.1) for each unit increase in score. Administrative score, environmental score and miscellaneous score were not statistically significant in the multivariate model. CONCLUSIONS: These findings reaffirm that overall IC and PPE are essential to protect HCWs from acquiring TB. More attention to TB IC is required to protect the health care workforce and to stop the South African TB epidemic.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».