Compliance with Standard Precaution Practices During the Early Phase of the Covid-19 Pandemic among Nurses in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nurses serve at the frontline during disease outbreaks. While measures have been adopted to control the rapid spread of the Covid-19 pandemic, little is known about the level of compliance of nurses to standard precaution practices during the early phase of the pandemic. Objective: This study aimed to assess compliance with standard precaution practices (SPPs) among 713 nurses in Nigerian hospitals during the early phase of the pandemic. Method: The study adopted a descriptive cross-sectional design using an anonymous online questionnaire to elicit data from respondents. Data were analysed with the Statistical Package for the Social Sciences, version 25. Chi-square test and multiple regression analyses were also conducted where appropriate. Results: Findings from this study indicated that 448 (62.8%) of the respondents had good knowledge of Covid-19 and 265 (37.2%) had poor knowledge. Also, 529 (74.2%) had good compliance with the practice of standard precautions, and 184 (25.8%) showed non-compliance. A significant association was found between the age of nurses (χ2=14.034 p=0.015), years of experience (χ2=8. 636 p =0.035) and their overall compliance with the practice of standard precautions. Conclusion: During the early phase of the Covid-19 pandemic in Nigeria, although over an average of the nurses had good knowledge of the disease, over one-third had poor knowledge, and one-quarter showed poor compliance with standard precautions. Interventions to improve the knowledge and compliance of health workers during the early phase of disease outbreaks are hereby advocated, as 21.3% had no previous training on Covid-19.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».