Bacterial contamination of healthcare workers’ mobile phones in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile phones are potential reservoirs for pathogens and sources of healthcare-associated infections. 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. Nevertheless, evidence of bacterial contamination of mobile phones used by healthcare workers in Africa was inconclusive. 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, POPLINE, HINARI, Science Direct, Cochrane Library databases, and Google Scholar from July 1, 2023 to August 08, 2023. We included observational studies that reported the prevalence of bacterial contamination of mobile phones among healthcare workers. The DerSimonian-random Laird's effect model was used to calculate effect estimates for the pooled prevalence of bacterial contamination in mobile phones and a 95% confidence interval (CI). RESULTS: = 97.9%, p value < 0.001). The most dominant type of bacteria isolated in this review was coagulase-negative staphylococci (CONS) which accounted for 44.0% of the pooled contamination rate of mobile phones used by healthcare workers, followed by Staphylococcus aureus (31.3%), and Escherichia coli (10.7%). CONCLUSIONS: In this review, the contamination of mobile phones used by HCWs with various bacterial isolates was shown to be considerable. The most prevalent bacteria isolates were coagulase-negative staphylococci, Staphylococcus aurous, and Escherichia coli. The prevalence of bacterial contamination in mobile phones varies by country and sub-region. Hence, healthcare planners and policymakers should establish norms to manage healthcare workers' hand hygiene and disinfection after using mobile phones.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».