Teachers’ knowledge about communicable disease control at primary schools in Mosul City: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In emergency situations, particularly complicated ones including the collapse of health services and disease control programs, a major cause of mortality and morbidity is limited access to health care and communicable diseases. The aim of the study is to assess the primary school teachers’ knowledge of communicable illness control in Mosul City. Materials and Methods: A descriptive cross-sectional study design was employed, utilizing a purposeful sample of 149 teachers. The study was carried out at Mosul City primary schools in the first quarter of 2024. A survey was made specifically for this purpose. It was made up of two parts. The data were analyzed using SPSS version 26. Results: Findings of the current study showed that 7 (4.7%) teachers only had excellent knowledge of communicable disease prevention and control, while the majority of teachers, 105 (70.5%), had poor knowledge of these topics. Conclusion: The majority of elementary school teachers in Mosul City lack sufficient information on managing communicable diseases. The study advised the essential to work with the Ministry of Health and Environment to implement educational programs on communicable diseases and preventive measures to raise their level of awareness regarding the prevention and control of communicable illnesses. The following core competencies are addressed in this article: Medical knowledge, Practice-based learning and improvement, Systems-based practice.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».