MétaCan
Menu
Back to cohort

CONTAMINAÇÃO DE APARELHOS CELULARES DA EQUIPE DE ENFERMAGEM EM UNIDADE DE TERAPIA INTENSIVA DE UM HOSPITAL PÚBLICO DO NOROESTE PARANAENSE

2021· article· pt· W3087785187 on OpenAlex
Guilherme Cabral, J.P. Lopes, Carlos Eduardo Benevento, Marielle Priscila de Paula Silva-Lalucci

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueArquivos de Ciências da Saúde da UNIPAR · 2021
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicHealthcare and Environmental Waste Management
Canadian institutionsCanadian Association of Nurses in Oncology
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesMedicinePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

O ambiente hospitalar é um dos locais com maiores chances de acontecer quadros de infecções, sendo um dos motivos a utilização irrestrita dos aparelhos celulares tanto por pacientes quanto por profissionais da saúde que não se preocupam com as boas práticas de higienização. O objetivo deste estudo foi determinar a prevalência de micro?organismos em aparelhos celulares da equipe de enfermagem da Unidade de Terapia Intensiva (UTI) de um hospital na região noroeste paranaense. Participaram da pesquisa 22 colaboradores da UTI, sendo colhidos swabs umedecidos em caldo Brain Heart Infusion (BHI) dos aparelhos celulares de cada um dos participantes e posteriormente as amostras foram incubadas e realizada a análise microbiológica. Além disso, aplicou-se um questionário para se conhecer sobre o manuseio do telefone celular por parte dos colaboradores. Na análise microbiológica, observou-se crescimento em todas as amostras de pelo menos um micro?organismo (100% nos meios Ágar Sal Manitol e Ágar Sangue, e 27,3% em Ágar MacConkey). Posteriormente, realizou-se comparação com as respostas do questionário e com o resultado da amostra, sendo que apenas 13,6% dos colaboradores relataram realizar sempre higienização dos aparelhos, porém também houve crescimento de micro?organismos nos aparelhos desses colaboradores. A partir dos dados obtidos, espera-se o envolvimento da Comissão de Controle de Infecção Hospitalar (CCIH) para desenvolver ações que reduzam a prevalência e a gravidade da contaminação no ambiente hospitalar.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it