Effect of the Preparatory School FAST Stroke Educational Program
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: BACKGROUND: The aim of this study was to assess the effectiveness of FAST stroke educational program among all preparatory school students in the state of Qatar. METHODS: The pretest-posttest experimental research design was used to evaluate the effectiveness of the FAST educational program in Qatar. A 30-minute audiovisual presentation was given to improve knowledge of stroke. We included grade 7 to 9 students during the academic year 2018-2019. The FAST program consisted of a pretest, an educational intervention, and immediate and long-term posttests at 2 months. RESULTS: A sample of 1244 students completed presurvey and immediate postsurvey, with an average age of 13.5 (1.12) years (range, 11-18 years) and 655 (53%) females. Students had significantly ( P < .01) greater knowledge of stroke signs, symptoms, and risk factors at intermediate posttest (5.9 [2.6] and 6.2 [2.4]) and at 2 months posttest (5.6 [2.8] and 5.6 [2.7]) compared with pretest (4.8 [2.6] and 4.9 [2.6], respectively). Students also had a higher self-efficacy to seek assistance, which was sustained from pretest to long-term posttest. CONCLUSION: The FAST program improved stroke knowledge that was retained at 2 months.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».