Threats and Opportunities of the Health Reform Plan from the Nurses’ Perspective in Ilam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Health Reform Plan is one of the greatest state services in Iran. However, this plan has its own weaknesses and strengths. This study was conducted with the purpose of determining strengths and weaknesses of the Health Reform Plan from nurses' perspective. METHODS: This is a cross-sectional study in which 100 nurses who work in clinical education centers on Ilam participated. The data collection tool was a questionnaire which consisted of 12 items regarding the strengths of the Health Reform Plan and 18 items about the plan's weaknesses on a six-option Lickert scale. Data analysis was carried out using SPSS V. 19 and applying descriptive and inferential statistics. RESULTS: The mean score for weaknesses was 79.94 and the mean score for strengths was 52.49. There was a significant statistical relationship between the variable of age and the strengths (P=0.015). CONCLUSION: If we manage to increase strengths and reduce weakness of the Health Reform Movement, we can be hopeful that this great plan will be administered more efficiently at a national level. It is suggested that future studies be conducted about individuals' perspectives in other occupations in the field of medical sciences working in different medical communities and hospitals in Iran and the results be compared.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».