Knowledge, Attitude and Practice of Biomedical Waste Management among Health Care Personnel in a Secondary Care Hospital of Al Buraimi Governorate, Sultanate of Oman
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to existence of highly infectious materials, the biomedical waste can be a probable source for transmission of diseases as well as occupational hazards among health care workers if not adequately managed. Objective: To assess the knowledge, attitude and practices of biomedical waste management among health care personnel in a secondary hospital of Al Buraimi Governorate, Sultanate Oman.METHODOLOGY: A Cross sectional descriptive self-administered questionnaire based study was conducted among 207 subjects from 30th September 2015 to 30th March 2016 in Al-Buraimi hospital, Oman. Stratified random sampling comprised of four strata (100 nurses, 65 doctors, 22 housekeeping staff and 20 laboratory technicians).Chi-Square test was applied using SPSS version 21 with significance level ≤ 0.05. Confidentiality was maintained with ethical approval from research committee and informed formal consent was taken from the participants. RESULT: Overall response rate was 125 (60.3%) from total 207, mean age 36.14±8.9 and age ranges from 20 to 58 years with mean age (doctors 42.5, nurses 29.8, laboratory technician 29.2 and housekeeping staff 36). Female proportion of 82 (65.6%) was higher as compare to males 43 (34.4%). The study was analyzed on the basis of “satisfactory” and “unsatisfactory” scores using “cut-off point” tools. Nurses had better satisfactory knowledge (90.9%), attitude (94.5%) and practice (80%) scores as compare to other participants. The overall “satisfactory” knowledge, attitude and practice scores were found to be statistically insignificant (P=0.100, P=0.346, P=0.364 respectively). No significant relationship established between dichotomized variables of knowledge and practice (P = 0.264) as well as attitude and practice (P = 0.147).CONCLUSION: The “satisfactory” scores of knowledge, attitude and practice were found to be higher among nurses as compared to other participants, which may be due to intensive patient care and more involvement in biomedical waste management as well as greater responsibility allocated by hospital administration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».