Design and psychometric evaluation of health system intervention assessment tools for children in floods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flood is one of the most frequent disasters in Iran, which has highly affected the population and consequences on the health system. Children as the most vulnerable group too need to receive health services during floods. The aim of the present study was to develop a national tool for evaluating the provision of health services to children in floods. MATERIAL AND METHODS: This study is a sequential-exploratory mixed method study that consists of two qualitative and quantitative stages. The qualitative part includes the analysis of documents and panel of experts while the quantitative part includes the design and validation of the tools. RESULTS: In this study, organizations providing health services to children were first identified, and according to their mission the relevant items were extracted and the initial checklist was designed. Then validity and reliability of the tools were done. The content validity ratio and content validity index for the tool were 59 and 98%, respectively. Cronbach's alpha and intraclass correlation coefficient were determined as 0.7 and 0.964, respectively. The final tool was presented with 64 items. CONCLUSIONS: The response program, the scope of interventions, service coverage, and the effectiveness of the response after the flood can help reduce the risk of disasters in children. Using the assessment tool of evaluating the health services to children can assist the stakeholder organizations to meet the standards and best quality of services. Assessing the needs of the children affected by floods, identifying the strengths and weaknesses of health services, and proposing corrective strategies according to the information extracted from this tool are other achievements of this study.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».