La gestión de riesgo laboral de tipo biológico y su influencia en la seguridad del personal en los laboratorios del Instituto Nacional de Salud – 2016

Descripción del Articulo

Como parte del desarrollo de su gestión, el Instituto Nacional de Salud del Perú trabaja en investigación, análisis y diagnóstico de hongos, bacterias, virus, y otros agentes biológicos infecciosos. Este trabajo tuvo como objetivo determinar la influencia de la gestión de riesgo laboral de tipo biol...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Ancaya Martínez, María del Carmen Emilia
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/21260
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/21260
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Gestión
Riesgo Laboral
Agentes Biológicos
Seguridad y Salud Ocupacional
Personal de Laboratorios
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Descripción
Sumario:Como parte del desarrollo de su gestión, el Instituto Nacional de Salud del Perú trabaja en investigación, análisis y diagnóstico de hongos, bacterias, virus, y otros agentes biológicos infecciosos. Este trabajo tuvo como objetivo determinar la influencia de la gestión de riesgo laboral de tipo biológico en el manejo de los factores asociados a la seguridad del personal en los laboratorios del Instituto Nacional de Salud. Es un estudio básico, de nivel explicativo, de diseño no experimental, de corte transversal; se trabajó con una muestra correspondiente a los trabajadores de 20 laboratorios del Instituto Nacional de Salud, que en total son 200 trabajadores, con instrumentos de medición de gestión de riesgo laboral de tipo biológico y de factores asociados a la seguridad del personal en los laboratorios, validado por expertos en investigación social. Las conclusiones del estudio indican que realizando una regresión logística binaria para evaluar la influencia de la gestión de riesgo laboral de tipo biológico. El modelo de regresión logística fue estadísticamente significativo, 144,666, p <0,0005. El modelo explica el 82,1% (R2 de Nagelkerke) clasifica correctamente el 94,5% de los casos. Probándose la hipótesis alterna rechazándose la hipótesis nula por lo tanto se concluyó que existe influencia entre las variables y es de una magnitud alta.
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