Healthcare worker perception of a global outbreak of novel coronavirus (COVID-19) and personal protective equipment: Survey of a pediatric tertiary-care hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study, we aimed to capture perspectives of healthcare workers (HCWs) on coronavirus disease 2019 (COVID-19) and infection prevention and control (IPAC) measures implemented during the early phase of the COVID-19 pandemic. DESIGN: A cross-sectional survey of HCWs. PARTICIPANTS: HCWs from the Hospital for Sick Children, Toronto, Canada. INTERVENTION: A self-administered survey was distributed to HCWs. We analyzed factors influencing HCW knowledge and self-reported use of personal protective equipment (PPE), concerns about contracting COVID-19 and acceptance of the recommended IPAC precautions for COVID-19. RESULTS: In total, 175 HCWs completed the survey between March 6 and March 10: 35 staff physicians (20%), 24 residents or fellows (14%), 72 nurses (41%), 14 respiratory therapists (8%), 14 administration staff (8%), and 14 other employees (8%). Most of the respondents were from the emergency department (n = 58, 33%) and the intensive care unit (n = 58, 33%). Only 86 respondents (50%) identified the correct donning order; only 60 (35%) identified the correct doffing order; but the majority (n = 113, 70%) indicated the need to wash their hands immediately prior to removal of their mask and eye protection. Also, 91 (54%) respondents felt comfortable with recommendations for droplet and/or contact precautions for routine care of patients with COVID-19. HCW occupation and concerns about contracting COVID-19 outside work were associated with nonacceptance of the recommendations (P = .016 and P = .036 respectively). CONCLUSION: As part of their pandemic response plans, healthcare institutions should have ongoing training for HCWs that focus on appropriate PPE doffing and discussions around modes of transmission of COVID-19.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».