Knowledge, attitude, and practice of hand washing among healthcare workers in a tertiary health facility in northwest Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthcare-associated infections (HAIs) affect 1.7 million patients at any time worldwide, causing important morbidity and mortality. Up to 40% of all HAIs are thought to be transmitted by the hands of healthcare workers (HCWs). Hand washing is the most effective way of preventing the spread of infectious diseases in healthcare settings. This study assessed knowledge and practice hand washing among HCWs in Ahmadu Bello University Teaching Hospital, a tertiary healthcare center in Zaria, Kaduna State, northwestern Nigeria. Methods: A cross-sectional descriptive study was carried out among 116 HCWs selected using stratified sampling technique. Data were collected using interviewer-administered semistructured questionnaire and observation checklist using Epi Info mobile version 7.2.0.1 (United States Centres for Disease Control and Prevention (CDC), February 2018). Data were analyzed using SPSS software version 23. Results: Respondents of the study were nurses (37.9%), doctors (31.9%), and laboratory (18.1%) and supportive (12.1%) staff. About three-quarter (72.4%) of the HCWs had good knowledge and 62.0% exhibited positive attitude toward hand washing technique, based on the World Health Organization recommendations. Overall, good adherence to proper hand washing was found among 55.2% of the respondents. Respondents’ professional cadre and unit of work, and their level of knowledge and attitude toward proper hand washing practices were shown to be significantly associated with their adherence to the practice (P < 0.05). Conclusion: Individual and institution-level factors were found to influence adherence to proper hand washing practices among the respondents.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».