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Enregistrement W3173724878 · doi:10.21203/rs.3.rs-557415/v1

Organizational Factors Associated with Health Worker Protection: A Participatory Mixed-Method Cross-Sectional Analysis in Four Provinces of South Africa

2021· preprint· en· W3173724878 sur OpenAlexafffund
Muzimkhulu Zungu, Kuku Voyi, Nosimilo Mlangeni, Saiendhra Vasudevan Moodley, Jonathan Ramodike, N. Claassen, Elizabeth Wilcox, Nkululeko Thunzi, Annalee Yassi, Jerry Spiegel, Molebogeng Malotle

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of PretoriaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Leeds
Mots-clésOccupational safety and healthEnvironmental healthPersonal protective equipmentMedicineLogistic regressionPopulationNursingBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Health workers, in short supply in many low-and-middle-income countries (LMICs), are at increased risk of SARS-CoV-2 infection during their employment. This study aimed to assess how South Africa, an LMIC, prepared to protect its health workers from SARS-CoV-2. Methods: This was a participatory mixed method study conducted in four provinces of South Africa. We used a semi-structured questionnaire and a walkthrough survey to collect data on occupational safety and health (OSH) systems in 45 hospitals across four provinces to identify factors associated with health worker protection. Adapting the International Labour Organization (ILO) and World Health Organization (WHO) HealthWISE tool, we compiled compliance scores through walkthrough surveys. For the questionnaire, the participants were provincial OSH managers. For the walkthrough survey, they were frontline health workers, facility managers, and OSH and Infection Prevention and Control (IPC) professionals. We used logistic regression to analyze the relationship between readiness indicators and the actual implementation of protective measures. We also evaluated the association between OSH compliance and hospital infection rates.Results: We found that health facilities in all four provinces had SARS-CoV-2 plans for the general population but no comprehensive OHS plan for health workers. Province A and D Provincial Department of Health (PDoH) had an OSH SARS-CoV-2 provincial coordinating team and a dedicated budget for occupational health. Province A had an occupational health doctor and an occupational health nurse, while Province B had an occupational health nurse. Province A and D PDoHs had functional OSH committees, and Province D had conducted some health risk assessments specific to SARS-CoV-2. However, none of the assessed health facilities had an acceptable HealthWISE compliance score (≥ 75%) due to poor ventilation and inadequate administrative control measures. While the supply of personal protective equipment (PPE) was adequate, PPE was often not worn properly. Our study found that having an OSH SARS-CoV-2 policy was significantly associated with higher PPE and ventilation scores. In addition, our analysis showed that hospitals with higher compliance scores had significantly lower infection rates (IRR 0.98; 95% CI: 0.97, 0.98).Conclusions: Despite some initial preparedness, greater effort to protect health workers is still warranted. LMICs may need to pay more attention to OSH systems and consider using tools, such as ILO/WHO HealthWISE tool, to protect health workers' health.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations0
Publié2021
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