Hand Skin Problems: Prevalence and Risk Factors Among Nurses Working at Surgical Departments in Ministry of Health Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hand skin problems are widespread problems among health care members especially nurses.Aims: to determine the prevalence and risk factors of hand skin problems among nurses who are working at surgical departments in Ministry of Health Hospitals. Design: Descriptive cross-sectional study. Setting: This study was carried out at three ministry health hospitals in Assiut government: Al-Eman, Al-Shamlaa and Ophthalmology Hospitals. Sample: A purposive sample of 200 nurses working in surgical and operating room departments at Assiut ministry of health hospitals. Tool: A structured self-administrator’s questionnaire, included demographic characteristic of nurses, history about hand skin problems and risk factors for hand skin problems. Results: More than one third of nurses working from 40-45 hours weekly. More than one quarter of nurses were having hand skin problems and 11.5 % were complaining from hand skin problems less than one year ago. Majority of nurses had a satisfactory level of knowledge about risk factors of hand skin problems. Repeated hand washing is most common risk factors of hand skin problem. Conclusion and Recommendations: About aquarter of nurses have hand skin problems and some of them complained from hand skin problems less than one year ago. Efforts to improve skin condition must focus on improving products and identifying any interactive effects between hand care products and glove materials and brands.
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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 ».