Nursing wound care practices in Haiti: facilitators and barriers to quality care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the facilitators and barriers for nurses to perform quality wound care in three surgical wards of a hospital in Port-au-Prince, Haiti. BACKGROUND: Up to a quarter of patients in low- and middle-income countries may acquire at least one infection while hospitalized. There is a paucity of research investigating nursing wound care practices in low- and middle-income countries regarding the prevention of hospital-acquired infections. METHODS: The design was qualitative descriptive. We observed nursing staff on the general surgery, orthopaedics and maternity units while they performed routine dressing changes (n = 15). We interviewed nursing (n = 13) and medical residents (n = 3) and inquired about their perceptions of facilitators and barriers for nurses to perform quality wound care. FINDINGS: A number of wound care practices appeared well integrated including using gloves to remove dressings, applying sterile dressings, properly disposing of soiled materials, inspecting wounds for signs of infection and employing comfort and privacy measures. Areas that may need improvement included aseptic technique, hand hygiene, pain assessments, patient education and documentation. We identified four themes related to barriers and facilitators to perform quality wound care: (i) materials and resources; (ii) nurse-to-patient ratios, workload and support; (iii) roles and responsibilities of nurses; and (iv) knowledge and training of nurses. CONCLUSION: Nursing wound care practices may be optimized by improving nurses' professional status and working conditions. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE AND HEALTH POLICY: Greater financial investment in health care and (continuing) education, self-regulation and development of the nursing role, including more autonomy, are needed to elevate the professional status of nurses in Haiti. Institutional policies should promote best practices, clarify nursing roles and responsibilities and foster interdisciplinary collaboration in patient care.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».