Hazard Awareness & Practices of Biomedical Waste Management among healthcare Staff in Apex Hospitals: A Case Study in District Faisalabad
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The waste produced in the course of healthcare activities carries a higher potential for infection and injury than any other type of waste. Design/Methodology/Approach: Using a qualitative approach, the study was conducted in two Apex hospitals i.e. Allied Hospital and District Head Quarter hospital Faisalabad, Punjab, Pakistan from 05 August to 15 October 2019. Consuming a semi-structured interview guide two focus group discussions (FGD) were conducted in each hospital and the participants were conveniently recruited. Each group was consisting of eight members who were directly involved in the creation and handling of biomedical waste (BMW). The thematic analysis method was used to analyze the data. Findings: The sanitary staff had insufficient knowledge about BMWM and about the BMWM/HCWM rule (2005) Pakistan. Also, there was no proper mechanism of training of the staff regarding waste management mean. While BMW was being disposed of according to BMWM rule (2005) Pakistan. Implications/Originality/Value: There is a weak mechanism of implementing proper BMWM in the hospitals where no training, no accountability, and no punishment was being executed against the violation of BMWM Rule 2005 Pakistan. So, a strict policy is required for its implementation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».