The effect of guidance booklet on knowledge and attitudes of nurses regarding disaster preparedness at hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background : Disasters have a potential of producing mass casualties thereby straining the health care systems. This means that hospitals need to be prepared for an unusual increase in workload, hence the importance of hospital disaster preparedness. Aim: The aim of the study to evaluate the effect of a guidance booklet on knowledge and attitude about disaster preparedness among nurses. Methods : Research design: A quasi experimental research design with pre-test post-test time series and follow up assessment. Setting: the study was conducted at University Hospital, in Menoufia Governorate, Egypt. Subjects: The convenience sample, it include all nursing managers (nursing directors and nursing supervisors n = 12), all head nurses (n = 48) and staff nurses (n = 280), available at the time of the study. They have all fulfilled the eligibility criterion of a working experience of not less than one year of the study settings. Tools of data collection: Two tools were used for data collection. Tool one: consists of three parts; part (a) to collect socio-demographics data and part (b) aimed to collect nurses' knowledge about general disaster, classification and disaster preparedness and part (c) aimed to assess the nurses' awareness by hospital disasters on external or internal level. Tool two: Attitudes of nurses towards disaster management plan. Results : The results of this study showed that, majority of nurses scored weak estimation in knowledge, awareness and attitudes level at pre-test measurement. Conversely, lowest percentages had moderate level, and good level of knowledge related to general disaster, while only 12.6% of nurses were satisfactory awareness about hospital disaster preparedness and 37.5% had positive attitude towards disaster management. There was statistically-significant ( p < .001). Conclusions : It was concluded that, guidance booklet was successful in achieving significant improvement in nurses ’ knowledge regarding disaster preparedness which was reflected in improvement and changing their attitude towards disaster. Recommendation: Continued nursing education should be open to all hospital staff according to their needs to increase their awareness about disaster preparedness.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».