Implementation of a coronavirus disease 2019 infection prevention and control training program in a low-middle income country
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: The COVID-19 pandemic poses an ongoing risk to health workers globally. This is particularly true in low- and middle-income countries (LMICs) where resource constraints, ongoing waves of infection, and limited access to vaccines disproportionately burden health systems. Thus, infection prevention and control (IPC) training for COVID-19 remains an important tool to safeguard health workers. We report on the implementation of evidence-based and role-specific COVID-19 IPC training for health workers in a hospital and public health field setting in Sri Lanka. METHODS: We describe the development of training materials, which were contextualized to local needs and targeted to different staffing categories including support staff. We describe development of role- and context-specific IPC guidelines and accompanying training materials and videos during the first year of the COVID-19 pandemic. We describe in-person training activities and an overview of session leadership and participation. RESULTS: Key to program implementation was the role of champions in facilitating the training, as well as delivery of training sessions featuring multi-media videos and role play to enhance the training experience. A total of 296 health workers participated in the training program sessions. Of these, 198 were hospital staff and 98 were from the public health workforce. Of the 296 health workers who participated in a training session, 277 completed a pre-test questionnaire and 256 completed post-test questionnaires. A significant increase in knowledge score was observed among all categories of staff who participated in training;however, support staff had the lowest pre-test knowledge on IPC practices at 71%, which improved to only 77% after the formal class. CONCLUSION: Implementing an IPC training program during a complex health emergency is a challenging, yet necessary task. Leveraging champions, offering training through multiple modalities including the use of videos and role play, as well as inclusion of all staff categories, is crucial to making training accessible.
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».