Prerequisites of Preparedness against Earthquake in Hospital System: A Survey from Iran
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Considering the history of frequent, and severe, earthquakes in Iran and the importance of health care service delivery by hospitals in these cases, having a plan to deal with disasters should be considered a priority. The aim of this study was the observance of preparedness prerequisites against earthquake in hospitals affiliated with Shahid Beheshti University of Medical Sciences (SBUMS) and its relationship with demographic and organizational characteristics. METHODS: This was a cross- sectional study that was conducted in 15 hospitals affiliated with SBUMS, Iran in 2012. Data were collected using observation of documents and questionnaire consists of 138 questions in 8 dimensions. The content validity and reliability were confirmed. Data analysis was performed with descriptive statistic, t-test and ANOVA. RESULTS: Results showed that 86.7% of hospitals were in good preparedness level, with the average 85.9 ± 15.5. The maximum and minimum level of preparedness was related to mitigation of construction hazards (56.6 ± 35.6) and support of vital services (97.2 ± 6.0) dimensions, respectively. According to the results, there was a significant statistical difference between mean preparedness and safety of equipment and hazardous materials, hospital evacuation and field treatment, hospital environmental health proceedings, hospital curriculum programs and support of services dimensions with management experience (P<0.05). CONCLUSION: Although results corroborate that preparedness prerequisites against earthquake are in good level but attention to the weaknesses mitigation of construction hazards dimension and strengthening these prerequisites, which have obvious impacts on the structural vulnerability of hospitals and adjacent buildings in earthquakes, have been proposed.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle