Challenges, Educational Opportunities and Barriers Faced by E.R. Board Residents During Previous Hajj Rotations
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The prominence of using preventive health measures allowed medical residents to enhance the awareness about barriers and challenges during Hajj pilgrimage. Hajj pilgrimage usually comprises of assorted risk factors and infections that reveal the paucity of intervention programs. The study aims to examine the challenges, educational opportunities, and barriers experienced by emergency residents during Hajj rotations.Design Setting: The study has employed cross-sectional and quantitative approach to examine the challenges and educational awareness among emergency residents in Makkah, Saudi Arabia in the year 2015. Subjects: Participants were asked about the best recommended factors. Main Outcome Measure: Statistical package for social sciences (SPSS) was used to analyse the data. Frequencies were selected to analyse the obtained responses Results: Findings have asserted mixed responses toward the challenges and educational awareness among medical residents. 80% of the respondents possessed highest level of training to meet the educational goals. Moreover, majority of the residents have also stated that they were keen to start Hajj rotation. Negative responses were indicated for objectives and clinical duties by 76% residents. Responses about patients’ volume and varieties were shown positively by 83% residents.Conclusion: Saudi government should focus on these challenges and barriers to enhance the assurance level of educational programs among emergency residents.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».