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Enregistrement W2617224966 · doi:10.5539/gjhs.v9n8p91

Optometry Services in Saudi Arabia

2017· article· en· W2617224966 sur OpenAlexvenueno aff
Abdullah M. Alotaibi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityKing Saud University
Mots-clésGovernment (linguistics)Health careQuality (philosophy)MedicineTest (biology)Private sectorNursingFamily medicineEye careOptometryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research study is to examine the quality of services provided by the Optometrists in the four provinces of Saudi Arabia. Further, recommendations shall be provided for future improvements based on the findings of the study. Two hundred and forty healthcare facilities were examined by conducting a questionnaire-based survey. Among these healthcare facilities, around 210 facilities were administered by private sector. The study hypothesis to be tested is based on evaluating the impact of hospital category on the quality of optometric services provided. The questionnaires were analyzed by the application of Chi-square test and it was observed that the responses of the participants do not vary on the basis of type of hospital, but the quality of services were dependent on the number of visiting patients. This shows that higher number of patients in the government hospitals, as compared to private and military healthcare centers increase the clinical experience of the practitioners and hence could be associated with the quality of care provided. The government and healthcare agencies should collaborate to develop standardized methods for eye-care delivery which are consistent with the guidelines of World Council of Optometry. Moreover, adequate training and awareness should be provided to the healthcare professionals to ensure quality clinical practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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