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Enregistrement W4310522456 · doi:10.1371/journal.pone.0278413

Pre-COVID-19 knowledge, attitude and practice among nurses towards infection prevention and control in Bangladesh: A hospital-based cross-sectional survey

2022· article· en· W4310522456 sur OpenAlexaff
Md. Golam Dostogir Harun, Md Mahabub Ul Anwar, Shariful Amin Sumon, Md Abdullah-Al-Kafi, Kusum Datta, Md. Imdadul Haque, A. B. M. Alauddin Chowdhury, Sabrina Sharmin, Md Saiful Islam

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicineInfection controlFamily medicinePersonal protective equipmentHand washingNursingHealth careKnowledge levelBivariate analysisDescriptive statisticsUniversal precautionsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthPsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)DiseaseInfectious disease (medical specialty)HygieneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Hospital-acquired infections endanger millions of lives around the world, and nurses play a vital role in the prevention of these infections. Knowledge of infection prevention and control (IPC) best practices among nurses is a prerequisite to maintaining standard precautions for the safety of patients. AIM: The study aims to assess knowledge, attitudes, and practices (KAP) towards IPC including associated factors among the nurses of a tertiary care hospital in Bangladesh. METHODS: We conducted this hospital-based cross-sectional study from October 2017 to June 2018 at Dhaka Medical College Hospital among 300 nurses working in all departments. We calculated three KAP scores for each participant reflecting their current state of knowledge and compliance towards IPC measures. Descriptive, bivariate and multivariable analyses were conducted to determine KAP scores among nurses and their associated factors. RESULTS: Average scores for knowledge, attitudes, and practices were 18.6, 5.4, and 15.5 (out of 26, 7, and 24), respectively. The study revealed that the majority (85.2%) of the nurses had a good to moderate level of knowledge, half (51%) of them showed positive attitudes, and only one fifth (17.1%) of the nurses displayed good practices in IPC. The respondents' age, education, monthly income and years of experience were found to have statistical associations with having moderate to adequate level of KAP scores. Aged and experienced nurses were found more likely to have poor knowledge and unfavorable attitude toward IPC practices. CONCLUSION: The majority of nurses had good IPC knowledge, but their practices did not reflect that knowledge. In particular, nurses needed to improve the proper IPC practice for better patient care and to protect themselves. Regular IPC training and practice monitoring can enhance the IPC practice among nurses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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