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Enregistrement W4318344420 · doi:10.7759/cureus.34306

Compliance of Primary Healthcare Workers in Saudi Arabia With the National Surveillance System of Tropical and Non-tropical Dermatological Diseases

2023· article· en· W4318344420 sur OpenAlexaff
Hani Saad Al-Mugti, Shahd AlMarei, Razan M Jurebi, Meqren K Almutiri, Basil Alghamdi, Abdullah Alghamdi, Hamad H Alhajry, Sarah M Al-Helali, Ashwaq H Alzaidi, Yahya S Alzahrani, Mamdouh H Al-Mutairy, Abdulrahman Jurebi, Ammar Alshareef, Abduljalil Almarzooq, Marwa Q Alsaedi

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTropical medicineTropical diseaseNeglected tropical diseasesCompliance (psychology)Primary health careHealth carePrimary careTropicsEnvironmental healthFamily medicinePathologyDiseaseEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Control and prevention of infectious diseases has been a primary health mandate. The reporting system is a vital step in preventing and controlling of these diseases. Most important, healthcare workers who have a responsibility to report must be aware of this responsibility. The present study aimed to improve the compliance of primary healthcare workers against reportable tropical and non-tropical dermatological diseases. OBJECTIVE OF THE STUDY: The objective was to assess the knowledge, skills, and practice of primary healthcare workers in Saudi Arabia regarding the surveillance system of reportable tropical and non-tropical dermatological diseases using an assessment tool featuring closed-ended questions. As a secondary objective, this study assessed the satisfaction of primary healthcare workers with the surveillance system. SUBJECTS AND METHODS: Through a cross-sectional design, the study used an electronic self-administered questionnaire targeting the primary healthcare workers who met the inclusion criteria through a non-probability sampling technique. RESULTS: By the end of the study period, data had been collected from 377 primary healthcare workers. Slightly more than half of them worked for the ministry of health facilities. In the last year, the vast majority (88%) of participants did not report any infectious diseases. Poor or low knowledge was reported by almost half of the participants concerning which dermatological diseases should be notified immediately on clinical suspicion or routinely on a weekly basis. Clinically and in response to the skills assessment, 57% of the participants had lower skills scores in detecting and identifying the skin ulcer of leishmania. Half of the participants were less satisfied with the feedback after their notification and considered the notification forms complicated and time-consuming, especially with the usual high workload in primary healthcare centers. Furthermore, the observed significant differences (p < 0.001) in knowledge and skill scores were demonstrated with female healthcare workers, older participants, employees from the Ministry of National Guard Health Affairs, and workers with more than ten years of experience. CONCLUSION: The present study has shown the limitations of public health surveillance due to underreporting and lack of timeliness. The dissatisfaction of study participants with feedback after the notification step is another finding that demonstrates the need for collaboration among public health authorities and healthcare workers. Fortunately, health departments can implement measures to improve practitioners' awareness through continuous medical education and providing frequent feedback to overcome these hurdles.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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