Preparedness Assessment for Disaster Management Among Dhahran Al Janoub General Hospital Staff During Hazm Storm Support 1436/2015
Notice bibliographique
Résumé
The hospital staff need to be competent to utilize the disaster plan to cope up with an emergency situation. Therefore, the present study has aimed to assess the knowledge of hospital staff of Dhahran Al Janoub General Hospital regarding the disaster management during Hazm Storm Support 1436/2015 in Saudi Arabia. The study has employed quantitative research design to assess the disaster management of hospital staff by recruiting 84 individuals (physicians, nurses, technicians, officers, and housekeepers) from Dhahran Al Janoub General Hospital. A questionnaire was given to respondents to gather information about disaster management. The obtained data was analysed using SPSS through chi-square analysis. The study results clearly depicted that the hospital staff with fewer years of experience had lesser knowledge about the disaster assessment as compared to the experienced employees. There was no statistically significant relationship identified between different job categories in the hospital and the level of knowledge about presence or absence of the emergency response plan. However, there was a statistically significant association found between different job professions and level of awareness regarding presence or absence of hospital command centres. The study concluded that the knowledge of emergency preparedness among the hospital staff was moderate and the hospital staff should participate and seek opportunities to prepare assessment for disaster management.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».