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Enregistrement W3175817623 · doi:10.22038/ijp.2021.56160.4418

Factors Affecting Hand Hygiene Performance of Pediatric Intensive Care Unit Health Care Team during the Outbreak of COVID-19 Disease in Iran: A Qualitative Study

2021· article· en· W3175817623 sur OpenAlexaff
Fatemeh Kalroozi, Soodabeh Joolaee, Mansoureh Ashghali Farahani, Behzad Haghighi Aski, Ali Manafi Anari

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careQualitative researchNursingHygieneFamily medicineNonprobability samplingContent analysisEnvironmental healthPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to determine factors affecting compliance with Hand Hygiene (HH) from the perspective of the health care team working in the pediatric intensive care unit of a children's tertiary center, Ali -Asghar hospital, in Tehran, Iran.Methods: we recruited 35 Pediatric ICU health care workers, including nurses, attending physicians and medical students, selected by purposive sampling between February to November 2020. Data were collected using deep semi-structured interviews, and analyzed through Graneheim and Lundman’s (2004) qualitative conventional content analysis method. All interviews were recorded and typed in the MAXQDA software and then analyzed in eight steps including writing interviews, determining the semantic units, text coding, matching codes with text, categorizing and developing categories, reviewing the categories, identifying the sub themes and reporting the findings.Results: 68.5% of the participants were female, with an average age of 32.7 years and work experience of 8.6 years. After reviewing all codes obtained, 4 main categories were finally extracted. (I) Meta-organizational factors including two subcategories of macro-health policy, sanctions and economic problems, (II) Organizational factors including three subcategories of incoherence in observing the rules, monitoring and evaluation, and the prevailing attitude of the organization, (III) Individual factors including three subcategories of attitude of the health care team towards patients, skin reactions to hand sanitizers, concerns about their own health and health of their family, (IV) Characteristics of the clinical environment including three subcategories of professional relationships, special conditions governing the pediatric ICU, and care facilities.Conclusion: Overall, 234 codes were extracted from the interviews and after the integration of similarities, four key themes including Meta-organizational factors, Organizational factors, Individual factors and Characteristics of the clinical environment were obtained indicating factors affecting hand hygiene performance of the PICU health care team.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
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 Opus0,416
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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