Knowledge of the residents at King Abdul-Aziz University Hospital (KAAUH) about palliative care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative care is a rapidly growing subspecialty that aims at improving the quality of life and relieving suffering associated with life threatening disease. Despite its rapid growth and huge demand, the knowledge of health care professionals on palliative care remains inadequate. OBJECTIVE: This study aims to determine the knowledge of residents at King Abdul-Aziz University Hospital (KAAUH) on palliative care. MATERIALS AND METHODS: Through a cross-sectional design, all residents in the hospital were invited to complete a two-part self-administered questionnaire in June 2010. The first part of the questionnaire included variables describing the socio-demographic characteristics and educational background, and the second part developed by palliative care education initiative at Dalhousie University in Canada in 2000 had 25 items on the knowledge of palliative care. RESULTS: Of the 80 residents 65 (81%) responded, the overwhelming majority of whom were Saudis (92.3%) with an equal representation of males and females. The mean age of the participants was 29.1 ± 2.4 years. Less than one-third (29.2%) indicated that they had previous didactic education on palliative care. The percentage of right answers on items reflecting knowledge on palliative care accounted for 29.9% ± 9.9%. No statistically significant difference was found in the level of knowledge among the residents according to their demographics or graduation and training characteristics. CONCLUSION: Resident physicians enrolled in postgraduate programs have suboptimal knowledge of basic palliative care. Substantial efforts should be made to incorporate a palliative care module into the theoretical and practical training of medical students and resident physicians.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».