Knowledge and procedures of medical personnel about infection prevention in patients with chemotherapy-induced neutropenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chemotherapy-induced neutropenia significantly increases the risk of life-threatening infections in cancer patients, necessitating stringent infection prevention measures by medical personnel. Despite established protocols, gaps in knowledge and procedural adherence among healthcare workers persist, impacting patient outcomes. This study aimed to assess the knowledge and practices of medical personnel regarding infection prevention in neutropenic patients. Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted involving 120 nurses from ICU, internal medicine, and oncology departments in a tertiary care hospital. Data were collected using a validated, self-administered questionnaire assessing demographic details, knowledge levels, and procedural adherence. Descriptive and inferential statistics were employed for analysis. Results: The majority of participants (45%) demonstrated good knowledge of infection prevention, while 11.7% scored poorly. Contaminated hands (93.3%) and inadequate hand hygiene (91.7%) were identified as primary infection sources. Procedural adherence was high for hand hygiene (80%) and PPE use (70.8%), but lower for patient education (60%) and isolation precautions (65%). ICU nurses exhibited the highest knowledge levels (50%), whereas oncology nurses had the highest proportion of poor knowledge (15%).Conclusion: While medical personnel generally possess adequate knowledge of infection prevention, inconsistencies in practice—particularly in patient education and isolation—highlight the need for targeted training and institutional reinforcement. Strengthening these areas is critical to improving patient safety and reducing infection-related morbidity in neutropenic individuals.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».