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...
| Autor: | |
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| 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 |
| 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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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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