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Enregistrement W4413858427 · doi:10.2196/64037

Perceptions of Occupational Risk and Adherence to Tuberculosis Prevention Among Health Care Workers: Protocol for a Scoping Review

2025· review· en· W4413858427 sur OpenAlexvenueno aff
Agus Fitriangga, Alex Alex, Eka Ardiani Putri

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintHealth careProtocol (science)MedicineTuberculosisFamily medicineNursingEnvironmental healthGerontologyAlternative medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tuberculosis (TB) is a major public health problem around the world. Health care workers (HCWs) are at a much higher risk of contracting TB because they are often working around sick people in clinical settings. Even though HCWs play a key role in controlling TB, we still do not fully understand how they see this risk and how it affects their willingness to follow preventive measures. OBJECTIVE: This study aims to examine the existing body of knowledge on HCWs' perceived risks of TB and how these perceptions impact their adherence to TB prevention measures. The results of this scoping review will identify gaps in the current literature that should inform policy and practice and guide future research studies to optimize TB prevention among HCWs. METHODS: This scoping review will be conducted following the framework proposed by Arksey and O'Malley, incorporating the recent advancements. This approach involves 6 key stages: identifying the research question; identifying relevant studies; selecting studies; charting the data; collating, summarizing, and reporting the results; and consulting with stakeholders. RESULTS: As of June 2024, 1345 records were identified (1234 from databases and 111 from other sources), and 667 duplicates were removed. The remaining 678 records were screened by title and abstract, with 216 progressing to full-text review. After applying the eligibility criteria, 42 studies were included in the final analysis. Screening and full-text assessments were conducted between September and October 2024. Data extraction and thematic analysis were performed in winter 2024. The final data synthesis stage is expected to be completed by 2025. CONCLUSIONS: HCWs' perceptions of risk have a considerable effect on how well they follow TB prevention measures such as using personal protective equipment and undergoing health screenings. Lack of resources, lack of training, and the stigma around TB are some of the main barriers to TB prevention adherence. The thematic analysis showed that adherence levels were different depending on the support offered by the institution and the TB knowledge level and perception of each HCW. Although TB treatment has become more effective, nosocomial infections are still a big concern, especially in low- and middle-income countries like Indonesia, where HCWs are more likely to have latent TB infections. This review shows how important it is for HCWs to understand how TB prevention behaviors work. To improve HCW adherence, the gaps in institutional support, stigma, and training must be filled. Future interventions should be based on the specific problems found in low- and middle-income countries. This will make health care safer for everyone around the world. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/64037.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,013
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,011

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 Opus0,502
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2025
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