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Enregistrement W4378951579 · doi:10.12968/ijtr.2022.0087

Dementia awareness among healthcare professionals in Kuwait

2023· article· en· W4378951579 sur OpenAlexaff
Fahad Manee, Mohammed Shaban Nadar, Dana Qadoura, Mehdi Rassafiani, Hanan E. Badr

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapy and Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaHealth careHealth professionalsDiseaseMedicineQuality of life (healthcare)NursingPsychologyFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Aims Dementia is a progressive disease that can lead to functional limitations, poor quality of life, and dependency among older people. Healthcare professionals play an essential role in assisting individuals who have dementia and their caregivers. This research aimed to investigate the level of knowledge about dementia among healthcare professionals in Kuwait. Methods Healthcare professionals from seven public hospitals in Kuwait participated in the study. The participants’ knowledge level was measured using the Dementia Knowledge Assessment Scale. Results A total of 1005 participants (36.5% males and 63.5% females) from various healthcare occupations were included in this study; physicians (n=120), occupational therapists (n=31), physical therapists (n=107), pharmacists (n=90), and nurses (n=657). The overall knowledge about dementia was generally low, with an overall mean score of 18.99 out of 50 (standard deviation 5.54). Conclusions A lack of knowledge about dementia was identified among healthcare professionals in Kuwait. The findings demonstrate the need for more training to improve knowledge and increase awareness about this disease. Improved knowledge of dementia should lead to improved health care provided to patients living with dementia and support caregivers in managing the disease.

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)0,002
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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