Epidemiology and Impact of Occupational Exposure to Bloodborne Pathogens in Healthcare Workers: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Occupational exposure to bloodborne pathogens (BBPs) represents a critical health risk for healthcare workers (HCWs). Pathogens such as hepatitis B virus (HBV), hepatitis C virus (HCV), and human immunodeficiency virus (HIV) constitute major occupational hazards. This review examines the epidemiology, contributing factors, and consequences of BBP exposure among HCWs. A systematic review of peer-reviewed literature using PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar databases. We screened articles addressing BBP exposure among HCWs and analyzed relevant studies. The prevalence of BBP exposure varies significantly across regions, with higher rates observed in resource-limited settings. Contributing factors include insufficient training and limited access to safety-engineered devices and personal protective equipment (PPE) in low- and middle-income countries. BBP exposure results in significant psychological, physical, and economic burdens, contributing to stress and occupational burnout among HCWs. Ensuring stringent occupational safety standards, improving access to protective measures, and fostering safer healthcare environments are essential for mitigating BBP exposure risks. Strengthening global efforts to enhance safety practices can improve the resilience and quality of healthcare systems while protecting HCWs from these occupational hazards.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».