a IMPORTANCE OF RARE DISEASES AWARENESS FOR MEDICAL AND NURSING STUDENTS AT KSA
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».