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Enregistrement W4225829564 · doi:10.6018/eglobal.502991

Personal de enfermería contagiado por COVID-19: condiciones de trabajo y sus factores asociados en tres hospitales de Lima-Perú

2022· article· en· W4225829564 sur OpenAlexaboutno aff
Orfelina Arpasi Quispe, Gaby Sonia Chávez Zegarra, Lili Albertina Fernández Molocho, Willy Jhon Medina Bacalla, Zoila Esperanza Leitón‐Espinoza, Vilanice Alves de Araújo Püschel, Jack Roberto Silva Fhon

Notice bibliographique

RevueEnfermería Global · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStress and Burnout Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineNursingUniversity hospitalDemographyHumanitiesDiseaseFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To determinate the prevalence of COVID-19 in the nursing personnel, working conditions, and their associated factors in three hospitals in Lima-Peru.Method: A quantitative, descriptive cross-sectional study of the web survey was carried out between November 2020 and February 2021 with 495 nursing personnel members from the three public hospitals in Lima. Results: 63% of the participants were from the Guillermo Almenara Irigoyen National Hospital, 20% from the San Isidro Labrador Hospital, and 17% from the II Vitarte Hospital. The prevalence of COVID-19 in the nursing personnel was 47.3%. When analyzing the demographic characteristics of the participants, a significant association of the education variable with the disease was evidenced (OR=1.50, p =0.04), showing that those with higher education are 1.5 times more likely to develop COVID-19 compared to those with postgraduate studies; the variables related to working conditions and risk factors did not show a significant association (p>0.05) with the disease.Conclusions: Except for education, there is insufficient evidence to affirm a significant association of COVID-19 with demographic characteristics, work-related variables, and those considered a risk. This research makes significant contributions to nursing practice, research, and teaching. Objetivo: Determinar la prevalencia de la COVID-19 en el personal de enfermería, las condiciones de trabajo y sus factores asociados en tres hospitales de Lima-Perú.Método: Estudio cuantitativo, descriptivo de corte transversal del tipo web-survey realizado entre los meses de noviembre 2020 a febrero de 2021 con la participación de 495 integrantes del personal de enfermería de tres hospitales públicos de la ciudad de Lima. Resultados: El 63% de los participantes fueron del Hospital Nacional Guillermo Almenara Irigoyen, 20% del Hospital San Isidro Labrador, y 17% del Hospital II Vitarte. La prevalencia de la COVID-19 en el personal de enfermería fue de 47.3%. Al analizar las características demográficas de los participantes se evidenció asociación significativa de la variable escolaridad con la enfermedad (OR=1.50, p=0.04), mostrando que los que cuentan con estudios superiores tienen 1.5 veces mayor probabilidad de desarrollar la COVID-19 frente a los que poseen estudios de posgrado; las variables relacionadas con las condiciones de trabajo y factores de riesgo no evidenciaron asociación significativa (p>0.05) con la enfermedad.Conclusiones: A excepción de la escolaridad no existe evidencia suficiente para afirmar asociación significativa de la COVID-19 con las características demográficas, las variables relacionadas al trabajo y las consideradas como riesgo. La investigación aporta contribuciones importantes a la práctica, la investigación y la docencia en enfermería.

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)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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