Bacterial contamination of Healthcare workers’ mobile phones in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mobile phones are potential reservoirs for pathogens and sources of healthcare-associated illnesses. More microbes can be found on a mobile phone than on a man’s lavatory seat, the sole of a shoe, or a door handle. When examining patients, frequent handling of mobile phones can spread bacteria and provide a suitable breeding environment for numerous microorganisms. Nevertheless, evidence of bacterial contamination of mobile phones among healthcare workers in Africa was not conclusive. Thus, this meta-analysis and systematic review was conducted to estimate the pooled prevalence of bacterial contamination of mobile phones used by healthcare workers and the most frequent bacterial isolates in Africa. Methods We systematically retrieved relevant studies using PubMed/MEDLINE, Scopus, POPLINE, HINARI, Science Direct, Cochrane Library databases, and Google Scholar from 2009 to 2021 publication year. We included observational studies that reported the prevalence of bacterial contamination of mobile phones among healthcare workers. Two independent authors assessed the quality of the studies. The DerSimonian-random Laird’s effect model was used to calculate effect estimates for the pooled prevalence of bacterial contamination in mobile phones, as well as a 95% confidence interval (CI). Results Among 3882 retrieved studies, 23 eligible articles with a total sample size of 2,623 study participants were included in the meta-analysis. The pooled prevalence of mobile phones bacterial contamination among healthcare workers was 83.9% (95% CI: 80.6, 87.2%; I 2 = 98%, p-value < 0.001). The most dominant type of bacteria isolated in this review was coagulase-negative staphylococci (CONS) which accounted for 44.5% of the pooled contamination rate of mobile phones used by healthcare workers, followed by Staphylococcus aureus (32.3%), and Escherichia coli (8.4%). Conclusion The review indicated that the contamination with a different bacterial isolate of mobile phones used by health care workers was high. The most dominant bacterial isolates were Coagulase-negative staphylococci, Staphylococcus aureus , and Escherichia coli . Hence, these findings would have implications for policymakers and resource allocation for preventive measures initiatives.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».