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Enregistrement W3087785187 · doi:10.25110/arqsaude.v25i2.2021.7995

CONTAMINAÇÃO DE APARELHOS CELULARES DA EQUIPE DE ENFERMAGEM EM UNIDADE DE TERAPIA INTENSIVA DE UM HOSPITAL PÚBLICO DO NOROESTE PARANAENSE

2021· article· pt· W3087785187 sur OpenAlexaff
Guilherme Cabral, J.P. Lopes, Carlos Eduardo Benevento, Marielle Priscila de Paula Silva-Lalucci

Notice bibliographique

RevueArquivos de Ciências da Saúde da UNIPAR · 2021
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensCanadian Association of Nurses in Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O ambiente hospitalar é um dos locais com maiores chances de acontecer quadros de infecções, sendo um dos motivos a utilização irrestrita dos aparelhos celulares tanto por pacientes quanto por profissionais da saúde que não se preocupam com as boas práticas de higienização. O objetivo deste estudo foi determinar a prevalência de micro?organismos em aparelhos celulares da equipe de enfermagem da Unidade de Terapia Intensiva (UTI) de um hospital na região noroeste paranaense. Participaram da pesquisa 22 colaboradores da UTI, sendo colhidos swabs umedecidos em caldo Brain Heart Infusion (BHI) dos aparelhos celulares de cada um dos participantes e posteriormente as amostras foram incubadas e realizada a análise microbiológica. Além disso, aplicou-se um questionário para se conhecer sobre o manuseio do telefone celular por parte dos colaboradores. Na análise microbiológica, observou-se crescimento em todas as amostras de pelo menos um micro?organismo (100% nos meios Ágar Sal Manitol e Ágar Sangue, e 27,3% em Ágar MacConkey). Posteriormente, realizou-se comparação com as respostas do questionário e com o resultado da amostra, sendo que apenas 13,6% dos colaboradores relataram realizar sempre higienização dos aparelhos, porém também houve crescimento de micro?organismos nos aparelhos desses colaboradores. A partir dos dados obtidos, espera-se o envolvimento da Comissão de Controle de Infecção Hospitalar (CCIH) para desenvolver ações que reduzam a prevalência e a gravidade da contaminação no ambiente hospitalar.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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