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Enregistrement W4284714470 · doi:10.1097/jnn.0000000000000665

Effect of the Preparatory School FAST Stroke Educational Program

2022· article· en· W4284714470 sur OpenAlexaff
Abdul Salam, Ashfaq Shuaib, Saadat Kamran, Iman Hassanin, Nosheen Shahid, Mohammed S. Al-Darwish, Rubina Bibi, Maher Saqqur, Numan Amir, Elaine Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMuscular Dystrophy CanadaSouth Health Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)MedicineEducational programIntervention (counseling)Physical therapyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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