The organizational aspects of health care of students of institutions of higher professional education
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, both in the Russian Federation and in the Sverdlovsk oblast decreasing of population size of adolescents and deterioration of their physical development and health status were established. In Russia, the organization of medical care of college students is insufficiently organized and requires additional improvements. The selective assessment of activities of medical offices in six colleges in Yekaterinburg was implemented. The sociological surveys were organized on the basis of the international HBSC questionnaire to study opinions of the minors about organization of medical care in colleges (653 students interviewed) and prevalence of health risk factors among students (1142 students were interviewed). In the Sverdlovsk region in 2018, only 53.6% of colleges were licensed for carrying out medical activities. According to the study, medical care in colleges was provided by medical assistant of medical office. This condition resulted in that not all the students underwent preventive examinations or underwent them not in required fullness. The medical personnel of colleges provided no analysis of health status of adolescents and health education is insufficient. The analysis of the data of sociological surveys established high prevalence of behavioral risk factors among underage students. Almost half of respondents noted the presence of harmful habits and only quarter of respondents paid attention to healthy diet. The percentage of respondents claimed that they tasted and consumed "spices" and "surfactants" was high against the background of low awareness of dangers of these habits. To amend this situation, it is necessary to organize auditing of quality of medical care of students in colleges, to analyze quality of preventive examinations, to develop a set of preventive measures of promoting health of students of colleges, based on their motivation and psychological characteristics, involving students themselves in the process, applying interactive forms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».