The impact of a sterile processing program in Northwest Tanzania: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inadequate training of health care workers responsible for the sterilization of surgical instruments in low- and middle-income countries compromises the safety of workers and patients alike. Methods: A mixed methods research study was initiated in the Lake Zone areas of Northwestern Tanzania in the summer of 2018. The goal was to identify the impact of education and training on sterile processing practices at ten hospitals. Quantitative data analyzed included hospital assessments of sterile processing practices prior to and 4 months after training, as well as participant test scores collected at the beginning of training, after 5 days of classes, and 4 months after mentorship was completed. Thematic analysis of interviews with participants 4 months post-training was completed to identify associated impact of training. Results: Improvement in test scores were found to be directly related to sterile processing training. The greatest sterile processing practice changes identified through hospital assessments involved how instruments were cleaned, both at point of use and during the cleaning process, resulting in rusted and discoloured instruments appearing as new again. Themes identified in participant interviews included: changes in practice, challenges in implementing practice changes, resource constraints, personal and professional growth, and increased motivation, confidence and responsibility. Conclusions: Providing education and follow up support for workers in sterile processing resulted in increased knowledge of best practices, application of knowledge in practice settings, and awareness of issues that need to be overcome to decrease risks for patients and health care workers alike. Further research is needed to identify the impact of mentorship on hospital sterile processing practices in order to provide clear direction for future spending on training courses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».