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Enregistrement W3122178716 · doi:10.1108/he-04-2020-0022

Evaluating the health promoting schools in Iran: across-sectional study

2021· article· en· W3122178716 sur OpenAlexaff
Mehrangiz Sartipizadeh, Vahid Yazdi‐Feyzabadi, Minoo Alipouri Sakha, Aein Zarrin, Mohammad Bazyar, Telma Zahirian Moghadam, Hamed Zandian

Notice bibliographique

RevueHealth Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyChecklistPsychologyAuditMedicineMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Health-promoting schools have been associated with improvements in the health status of students globally. This study is a secondary analysis study assessing Iranian HPSs. Design/methodology/approach This was a cross-sectional study on routinely collected data using an external audit 63-item checklist, which was utilized to evaluate 440 HPSs between 2014 and 2017. The mean score for each of the checklists' components was calculated. Nonparametric tests were conducted to investigate the association between the presence of a school caregiver, students' educational level and the school's score. Findings While the number of five- and four-star schools increased significantly, one- to three-star schools declined. Providing clinical and counseling services had negative growth. Despite the steady growth of the staff's health, this category still had the lowest score among; on the contrary, physical activity had the highest score in 2017. The presence of a full-time school caregiver and middle schools were both significantly correlated with achieving higher scores ( p < 0.005). Originality/value It seems that in addition to developing school facilities to promote physical activities, measures should be taken to promote access to counseling services, considering health issues of students and staff and finally increasing the number of full-time school caregiver

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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