Designing an Educational and Training Program for Diabetes Health Educators at Diabetic Health Centers, Khartoum State, Sudan; 2007-2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By the year 2030 the number of diabetic patients is expected to reach 366 million worldwide (World Health Organization [WHO], 2013). METHODS: It was an intervention-facility based. The study focused on designing and implementing an educational and training program for health educators and to assess its effects on achievements of diabetes health educators; at Diabetic Health Centers in Khartoum State, Sudan; 2007-2010. The study population composed of diabetes health educators working in Diabetic Health Centers. Their total number was (36) and all were included in the study. Pre and post tests were done. Data was entered using SPSS. Parametric methods including t-test to assess result of training program before and after intervention were used. P-value ? 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: Thirty six diabetes health educators attended the program. There was a significant statistical difference (p=0.001) between mean of Pre and post test concerning knowledge of diabetes health educators. To my knowledge there were no studies done, before, in Sudan to evaluate knowledge of diabetes health educators after attending an educational program in order to compare results with. CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS: The designed education program improved health educators' knowledge. Educating diabetes health educators is important in program of diabetes management. In-serving training of diabetes health educators, aiding diabetic health centers with educational materials, and more research on evaluation of impact of education on diabetes health educators; was recommended.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».