MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165443003 · doi:10.18295/squmj.5.2021.074

Nursing Students’ Perceived Disaster Preparedness and Response

2021· article· en· W3165443003 sur OpenAlexaff
Joy Kabasindi Kamanyire, Ronald Wesonga, Susan Achora, Anju Malik, Sultan Al‐Shaqsi, Jamila AS Alhabsi

Notice bibliographique

RevueSultan Qaboos University medical journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSultan Qaboos University
Mots-clésMedicinePreparednessDisaster preparednessDisaster responseDisaster planningNursingMedical emergencyEmergency managementHuman factors and ergonomicsPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to assess the perceived level of disaster preparedness and response among nursing students in Oman, as the country is disaster prone and experiences disasters every three to five years. METHODS: A descriptive cross-sectional pilot study was conducted from May to June 2019 using a stratified cluster sampling method among nursing students recruited from two government nursing colleges in Muscat, Oman. The Disaster Preparedness Evaluation Tool and Disaster Response Self-Efficacy Scale were used to assess the knowledge, skill, disaster management and self-efficacy in handling disasters. RESULTS: A total of 51 students participated in this study. Most students (78.4%) had experienced a disaster while at home. Overall, the students had moderate levels of knowledge (3.17 ± 1.49), skill (3.12 ± 1.52), post-disaster management (3.22 ± 1.44) and self efficacy in responding to disaster (2.93 ± 1.16). CONCLUSION: Nursing students in Oman have experienced disasters and are willing to respond when called upon though they possess moderate knowledge and confidence in handling disasters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSultan Qaboos University medical journalMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207