Impact of infection prevention and control training on health facilities during the Ebola virus disease outbreak in Guinea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2014-2016, West Africa faced the most deadly Ebola Virus Disease (EVD) outbreak in history. A key strategy to overcome this outbreak was continual staff training in Infection Prevention and Control (IPC), with a focus on Ebola. This research aimed to evaluate the impact of IPC training and the quality of IPC performance in health care facilities of one municipality of Conakry, Guinea. METHODS: This study was conducted in February 2016. All health facilities within Ratoma municipality, Conakry, Guinea, were evaluated based on IPC performance standards developed by the Guinean Ministry of Health. The IPC performance of healthcare facilities was categorised into high or low IPC scores based on the median IPC score of the sample. The Mantel-Haenzsel method and logistic regression were used for statistical analysis. RESULTS: Twenty-five percent of health centres had one IPC-trained worker, 53% had at least two IPC-trained workers, and 22% of health centres had no IPC-trained workers. An IPC score above median was positively associated with the number of trained staff; health centres with two or more IPC-trained workers were eight times as likely to have an IPC score above median, while those with one IPC-trained worker were four times as likely, compared to centres with no trained workers. Health centres that implemented IPC cascade training to untrained medical staff were five times as likely to have an IPC score above median. CONCLUSIONS: This research highlights the importance of training healthcare staff in IPC and organising regular cascade trainings. IPC strategies implemented during the outbreak should continue to be reinforced for the better health of patients and medical staff, and be considered a key factor in any outbreak response.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».