Safe Handling of Oral Chemotherapeutic Agents Among Nurses in Oncology Units
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several concerns have been raised in the literature regarding nurses’ awareness of the safe handling of oral chemotherapeutic agents (OACAs). This research aims to assess such awareness among nurses working in oncology units. Methods: The study utilised a cross-sectional descriptive design, and was conducted between July 2022 and March 2023. Data were collected via a structured questionnaire from a previous study, with 34 variables grouped into four categories. Results: Our study indicated that most nurses knew how to safely handle chemotherapeutic drugs. Correct responses per category were: storage, 77.7%; handling, 65.86%; disposal of contaminated materials, 94.45%; and education and training, 89.68%. Nurses with > 10 years’ experience had higher scores than those with < 10 years; the difference was significant (p = 0.039). Likewise, there was a significant difference (p = 0.002) in mean scores between nurses who had received training on the safe handling of chemotherapeutic drugs (92.1 ± 20) and those who had not (76.8 ± 30.7). Conclusion: The study indicates that years of experience and roles at work have a significant impact on nurses’ knowledge about the storage of chemotherapeutic drugs. Overall, nurses with more experience and training scored significantly higher, suggesting that training is an effective way to improve knowledge and skills in this area. Furthermore, participation in this study might influence might influence nurses’ judgments when handling oral chemotherapeutic drugs and caring for cancer patients.
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 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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».