Factors influencing self-reported facial-protective equipment adherence among home care nurses and personal support workers: A multisite cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Facial-protective equipment (FPE) use increased during the SARS-CoV-2 pandemic. This study explored factors influencing home care personal support workers' (PSWs) and nurses' self-reported adherence to FPE. METHODS: A cross-sectional, electronic, survey was distributed to PSWs and nurses (1,108 complete responses) at 3 home care agencies in Ontario, Canada, in May to June 2022. Descriptive, bivariate, and multivariable analysis were used to assess individual, environmental, and organizational factors influencing adherence. RESULTS: Among participants (786 PSWs, 322 nurses), 64% reported being adherent to both respiratory and eye FPE (Respiratory: 96%, Eye: 64%). Higher adherence was associated with facility-based work; better knowledge of FPE; prepandemic FPE use; good availability and convenient access; strong organizational support for health and safety; and Caribbean identity. Lower adherence was found for men; nurses with 2-year diplomas; shorter length of employment; communal transportation; and experiencing negative mental health effects from workplace infectious disease exposure. DISCUSSION: Agencies should prioritize increasing providers' knowledge of FPE, supporting mental well-being, fostering a supportive culture, and ensuring availability of FPE. The influences of gender, ethnicity, and role require further exploration. CONCLUSIONS: FPE adherence may be improved by addressing modifiable factors and developing population-specific strategies.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».