Investigating the Level of Preparedness of Iranian Hospitals against CBRN Incidents: A Case Study of Hospitals in West Azerbaijan Province
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospitals are the front line of dealing with Incidents. Chemical, biological, radiological, and nuclear (CBRN) incidents are alarming for governments' healthcare providers and the public. Therefore, they must make the necessary preparations to deal with these incidents. Objectives: This study aimed to evaluate the preparedness of hospitals against chemical, biological, radiological, and nuclear incidents and the related influential factors. Methods: The present study was a cross-sectional survey in northwest Iran, 2020-2022. The statistical population was the hospitals of West Azerbaijan province. The inclusion criteria were that hospitals must be university or therapeutic affiliated with the West Azerbaijan University of Medical Sciences, and at least one year had to be passed since the hospital’s operation. Also, the exclusion criteria were that the hospitals were on the verge of closing or changing their use. In this way, 26 hospitals in West Azerbaijan were studied. The "Canadian Center for Emergency Preparedness" evaluation checklist research tool was used to determine the level of preparedness of the studied hospitals in CBRN incidents. The data was collected for 5 months, from January to May 2021. Cronbach's alpha score for this checklist was 0.94. Descriptive and analytical statistics indicators were used for data analysis using SPSS 20 software. Results: The study showed that the hospitals lacked the preparation, capacities, and abilities to deal with CBRN incidents. In the single-variable mode, in the chemical dimension, the number of morgues of the deceased (P = 0.006); in the biological aspect, per capita educational factors in the biological domain (P = 0.03), the number of facility personnel (P = 0.04), the number of infectious disease specialists (P = 0.02), the number of equipment with optimal laboratory capabilities (P = 0.04), and the number of morgues of the deceased (P = 0.006); in the radiological and nuclear dimensions per capita of nuclear education (P = 0.01) and dosimeter (P = 0.03), and the general dimension the CBRN training per capita (P = 0.004), the number of personnel (P = 0.015), and laboratory equipment (P = 0.006) had a significant relationship with the preparedness of hospitals against CBRN incidents (P < 0.05). Conclusions: Overall, this study's results showed that hospitals' preparedness against CBRN incidents was unsatisfactory, and appropriate policies needed to be adopted to improve it.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».