Factors Influencing the Practices of Health Care Workers on Prevention and Control of Infection at Keetmanshoop District Hospital, Namibia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: According to World Health Organisation, prevention and control of infection is a strategy designed to protect both patients and health care workers from infections. Lack of such strategy among health care workers has negative impact such as long-term hospitalization, death, and morbidity. Therefore, the aim of this study was to determine the practices of health care workers on prevention and control of infection at Keetmanshoop district Hospital. METHOD: A descriptive correlational cross-sectional study design was employed. Structured questionnaire was used to collect data from participants. Data collected were analysed using SPSS version 27. Multiple regression analysis was used to determine, the factors influencing the practices of health care workers on prevention and control of infection. RESULTS: The findings shows that more than 50% of the health care workers in Keetmanshoop district hospital have poor adherence to IPC. However, factors such as demographic characteristics and resources availability do not have any significance influence on the practices of prevention and control of infection. Significance contributing factors effect such as access of IPC resources (β = 0.31), individual health worker practices on IPC (β = 0.31) and practices of IPC at the facility (β = 76). Practices of hand hygiene was found at (β = -0.45) which is the negative effect on adherence. CONCLUSION: Therefore, this study concluded that hand hygiene; access of IPC resource and individual practices on prevention and control of infection were the main factors influence poor adherence on IPC at Keetmanshoop hospital.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».