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Enregistrement W4381890638 · doi:10.53555/sfs.v10i1.898

a IMPORTANCE OF RARE DISEASES AWARENESS FOR MEDICAL AND NURSING STUDENTS AT KSA

2023· article· en· W4381890638 sur OpenAlexvenueno aff
Selvia Arokiya Mary Amalanathan

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Family medicineMedicineReimbursementPublic healthEuropean unionHealth careNursingMedical educationPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consequently, there is a need to increase the standards of medical education in the field of Rare Diseases and to revise the undergraduate and postgraduate training programs. However, while studies on medical education in the field of RDs has been conducted in various countries across the both Americas, Asia or the European Union, still little is known about the awareness of RDs among healthcare professionals in the kingdom of Saudi Arabia. Thus, we conducted a survey among 200 medical students and 200 nursing students from the college of applied medical sciences at aseer region. The questionnaire assessed their knowledge about the number, examples, aetiology and estimated frequency of RDs. It also evaluated respondents’ self-assessment of competence in RDs. Although the majority of respondents agreed that RDs constitute a serious public health issue both medical students and nursing students showed insufficient knowledge on the aetiology, epidemiology and prevalence of RDs, and many had problems with separating RDs from more common disorders. Moreover, they also lacked knowledge about and the central register of RD patients and reimbursement of orphan drugs in Saudi Arabia. Finally, while almost half respondents declared having had classes about RDs during their studies most perceived their knowledge about RDs as insufficient or poor and felt unprepared for caring for RD patients. Additionally, although majority of respondents in both groups believed that all physicians, regardless of their specialization, should possess knowledge on RDs many respondents did not look for such information at all. While genetics constitutes an important part of medical education, one can observe a lack of knowledge about rare diseases (RD) among medical students and healthcare professionals. Meanwhile, many RD are life threatening and chronically debilitating conditions that significantly reduce patients' quality of life. Most RD patients experience various psychiatric symptoms, behavioural changes and mental retardation. Consequently, physicians should be educated on RD. Thus, the aim of this paper is to assess the knowledge about RD among future medical professionals.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,336
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 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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