Evaluation of solid biomedical waste management practices in six health facilities in southern Benin
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Health care generates biomedical waste that present risks to humans and the environment if poorly managed. The objective of this study was to assess the management practices of solid biomedical waste in southern Benin. Methods: This was a descriptive cross-sectional study conducted in six health facilities. The study included 12 administrative agents selected by reasoned choice and 431 health care agents selected by convenience. The data were collected by questionnaire, interview, and observation. They concerned variables related to the production, the practice of managing, knowledge of the impact of solid biomedical waste on the environment and health, training and protection of personnel. Data analysis was done with R 4.5.0 software. Quantitative variables were described by median and interquartile range. Proportions were compared with the chi-square test or that of Fisher at the threshold of 0.05. Results: The health facilities did not have solid biomedical waste management database. Sorting was not systematic in 59.5 %. Final storage locations did not meet standards. Almost one in four health workers (24.4 %) were injured by biomedical waste. Overall, 45.8 % of the staff had been trained at least once on biomedical waste management. 61 % of the staff surveyed were vaccinated, hepatitis B (41.3 %), tetanus (32.9 %). Conclusion: In view of the results, it is necessary to ensure the on ongoing awareness and training of medical staff in the sorting and packaging of biomedical waste and to set up an efficient and sustainable solid biomedical waste management system with effective monitoring mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».