Educational Skills Evaluation among Health Care Providers (Behvarzan) in Educating of Clients Who Referred to the Health Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health care providers (Behvarzan) are the primary health care givers and their educational skills are an important factor to offer safe health care and promote the public health. So that this study was conducted to evaluate the educational skills among health care providers in educating the referrals to health homes. METHODS: This cross-sectional was conducted in health homes of Esfarayen health care network in 2015. By the method of enumeration 81 health care providers were included to the study. Data was collected by the questionnaire of evaluating the educational skills of Behvarz(s) designed by the researcher. Data were analyzed through descriptive statistics and analytical tests such as Pearson's correlation, independent T-test and ANOVA by the SPSS v.20. RESULTS: The results of this study had shown that 45.7% of subjects had good educational skills. Also the statistical calculation showed a significant difference between some variables such as internet usage (p=0.008) and internet usage in workplace (p=0.001) with Behvarz(s) educational skills. CONCLUSION: The educational skills of Behvarz(s) working in health homes was satisfactory. A significant relation was found between educational skills and some other factors. So then planning for upgrading the educational skills of Behvarz(s) and conducting much more studies to find effective factors on educational skills is recommended.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».