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Enregistrement W2135822266 · doi:10.5539/gjhs.v7n5p371

Assessing the Awareness of Agents Involved in Issuance of Death Certificates About Death Registration Rules in Iran

2015· article· en· W2135822266 sur OpenAlexvenueno aff
Abdollah Mahdavi, Shahram Sedghi, Farahnaz Sadoghi, Farbod Ebadi Fard Azar

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIran University of Medical Sciences
Mots-clésDeath certificateCertificateDescriptive statisticsCause of deathMedicinePopulationTest (biology)Scale (ratio)Family medicineMedical emergencyMedical educationDiseaseComputer scienceStatisticsPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In the death registration system, issuance of death certificate, as a binding rule, is considered among the major necessities of preparation of death statistics. In order to prepare death statistics that are adequately valid for subsequent applications, it is necessary to properly encode death certificates and fully follow rules on causes underlying death. This study aimed to assess the awareness and performance of agents involved in issuance of death certificate in the national death records system. METHODS: It was a descriptive cross-sectional research, which was performed from September 2013 to March 2014 on 96 agents involved in issuance of death certificate Imam Khomeini, Alavi, Fatemi and BuAli education and treatment centers of Ardebil University of Medical Sciences. The population included faculty staff physicians, residents and health information management staffs. The research scale was also a researcher-made questionnaire that questioned the demographic information as well as awareness and performance of participants regarding death certificate coding rules. Research data was analyzed based on descriptive statistics and the chi-square test method in the SPSS software at a confidence level of 95%. FINDINGS: A total of 34.42% of participants were aware of the general rules on issuance of death certificates while faculty staff higher specialists (41.67%) and clinical coders (38.34%) with five years of experience demonstrated the highest awareness levels. Only 23 participants (24.6%) were trained to issue death certificates. A total of 76 participants (79.3%) announced their need for learning how to complete death certificate forms on a constant basis. The awareness of participants about the general principle was assessed to be low (30.25%). Moreover, their awareness of selection rules and modification rules was low (27.75%) and moderate (45.25%), respectively. The chi-square test revealed a significant relationship between work experience and awareness of participants about coding rules (P=0.001), but no significant relationship was observed between education and awareness of coding rules (P=0.497). CONCLUSION: The awareness of participants about rules on coding death causes and their performance in this field was so satisfactory. That is to say, the awareness of faculty staff and health information management staffs was unexpectedly low. Seemingly, lack of adequate training is an international issue that causes mistakes in the recording of information on mortality. Hence, a short-term solution is to train faculty staff and residents and also revise the training provided to health information management staffs. As a long-term solution it is possible to provide related courses to general practitioner students.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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