Training needs among maritime professionals: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maritime medical practice includes assessment of fitness, management of medical emergencies and healthcare on board and ashore. A better response to seagoing professionals' health requirements can be achieved when all the respective stakeholders have a common understanding. Training is a powerful tool to raise awareness and in particular continuing professional development is very significant in sustaining competencies of these professionals. The objective of the study was to identify maritime professionals' perceived training needs. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional study was conducted among maritime professionals participated in the 14th International Symposium on Maritime Health. Fifty responses with the response rate of 42.7% were received with medical doctors representing 78% of the sample. Descriptive statistics were used to describe the basic characteristics of the data needs using STATA 15.1. RESULTS: Among the 23 themes, the ranking of perceived training needs was highest for fitness evaluation and examination guidelines and working conditions (both with the same percentage 86%), onboard medicine 82%, rules and regulations and health and safety at work (with the same percentage 80%). The lowest was on gender issues 32%. CONCLUSIONS: The finding suggests the planning and effective implementation of further training for the maritime health professionals in a variety of topics including financing and management issues. Highest importance of training was expressed by those over 40 years and by medical doctors with more than 10 years of practice. These findings could usefully be combined with a qualitative study to gain in-depth results and may help the respective authorities to organise relevant training.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».