A Case-control Study on Personal and Academic Determinants of Dropout among Health Profession Students
Notice bibliographique
Résumé
An adequate number of healthcare providers is an essential factor in the prosperity of a population. One challenge faced by universities is student dropout. This case-control study aimed to examine the academic, psychological, medical, social, as well as female-related risk factors at a health-sciences university in Saudi Arabia in the academic year 2016-2017. The study included a total of 723 students, of whom 143 dropped out. A validated questionnaire was used to assess risk factors. Comparisons were made using chi-square test with the outcome of interest being dropout at the end of the academic year. Around 20% of students had dropped out by the end of the academic year 2016-2017. Significant risk factors for dropout included male gender, lack of previous university degree, having a primary as well as a secondary specialty choice, not matching into the first specialty choice, English language, and female-related risk factors, such as pregnancy. Health-care education is an inherently stressful environment where dropout is a concerning phenomenon. It is imperative to recognize risk factors and develop strategies to ensure students’ successful adaptation and progress. Policymakers should be aware of the impact of academic and gender-related factors to address and help limit the number of students dropping out of highly needed professions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».