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Enregistrement W4413247698 · doi:10.3126/njdrs.v21i01.80374

Assessment of Healthcare Waste Management Practices at Seti Provincial Hospital, Nepal

2024· article· en· W4413247698 sur OpenAlexaff
Bidya S. Joshi, Jiban Sharma, Bimala Joshi, Luna Thapa, Mahesh Prasad Awasthi, Tark Raj Joshi, Ramesh Raj Pant

Notice bibliographique

RevueNepalese Journal of Development and Rural Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteWaste managementHealth careHospital wasteBusinessBiomedical wasteEnvironmental healthMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, healthcare waste (HCW) is recognized as the second most hazardous type of waste after radioactive materials. Improper management of HCW poses significant risks to healthcare workers, patients, surrounding communities, and the environment. This study aims to assess the current status of HCW generation and management at Seti Provincial Hospital in Nepal. Conducted over a 15-day period, the study evaluated the quantity and handling practices of HCW within the hospital. The waste collected was categorized into hazardous and non-hazardous types. The average HCW generation rate was found to be 0.55 kg per patient per day, with 65.98% classified as non-hazardous and 34.02% as hazardous. Findings indicate that the hospital's HCW management practices require significant improvement. To ensure sustainable and safe waste handling, the adoption of scientifically sound and environmentally responsible methods for segregation, collection, transportation, storage, and disposal is strongly recommended.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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