Knowledge and practice of solid healthcare waste management among waste handlers in hospitals in Southern Ghana: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite Ghana's healthcare waste management guidelines, improper solid waste management remains a public health concern. This study sought to assess the knowledge, and practices of waste handlers involved in solid healthcare waste management in selected health facilities in Accra, Ghana. METHODS: This study employed a descriptive phenomenology study design. All 31 waste handlers from Korle Bu Teaching Hospital, Tema General Hospital, and Shai-Osudoku Hospital participated in this study. We employed a focus group discussion guide, transcribed the audio-recorded interviews, and then uploaded the data into NVivo 14 software for coding. We synthesized the output into themes, sub-themes, and verbatim quotes to support the sub-themes. RESULTS: The waste handlers were able to describe the different types of healthcare waste, but they were unable to label the colour codes according to the national colours used to identify the waste as hazardous or non-hazardous. In many cases, there was no attempt at managing infectious and sharp wastes, which resulted in needle pricks, falls, or even injuries due to poor transport systems. Most of the waste handlers lacked infection-fighting vaccinations. CONCLUSIONS: For effective healthcare waste management, which heavily relies on waste handlers, it is essential to improve personal protective equipment, vaccinations, colour-coded containers, and a supply of disinfectants/soap to prevent infections. Hospital administrators must receive training on the importance of these logistics to streamline the work of waste handlers and promote public health.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».