1013 Occupational tuberculosis in south africa: are healthcare workers adequately protected?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Effective tuberculosis (TB) infection prevention and control (IPC) measures including education and training are crucial in limiting the spread of TB in healthcare settings. We aimed to explore how well HCWs adhere to TB IPC practices, the nature and extent of training related to TB IPC across demographic and occupational factors. Method An interviewer-driven structured survey was conducted among HCWs in a provincial tertiary hospital in Gauteng Province, South Africa. Data were analysed using SPSS version 24. Pearson’s Chi Square test or Fisher’s exact tests checked differences between categorical variables; logistic regression assessed associations between covariates. Results Of the 285 HCWs surveyed, only 43% reported having received training on TB transmission, signs and symptoms; 29.8% of nurses had been trained on the proper use of N95 respirators; only 5% of support workers were trained on mode of transmission; and only 37.2% of all HCWs were aware of a protocol for managing TB patients. Only 56.3% of nurses and 66.7% of doctors reported they always or sometimes wore respirators when managing suspected or confirmed TB cases, although 70.5% of the nurses and 86.7% of the doctors reported that these personal protective equipments were not readily available. Importantly, non-clinical (support) HCWs were more than 7 times more likely to use respirators if trained on their proper use. Discussion Major gaps persist in both availability of respirators and training of HCWs on TB transmission, both factors highly associated with lack of adherence to TB IPC. To protect HCWs, hospital management should ensure availability of respirators as well as effective trainings for all job categories, with particular attention to support staff, who seem to be particularly poorly trained and at high risk of TB.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».