Measuring the Knowledge and Perception of Riyadh Residents Regarding the Presence of Health Educators in Schools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health educators play a crucial role in promoting student well-being and fostering healthy behaviors. Despite increasing health concerns among adolescents in Saudi Arabia, such as obesity and mental health disorders, public perceptions of health educators in schools remain underexplored. OBJECTIVES: This study assesses Riyadh residents’ knowledge, perceptions, and support for integrating health educators into educational institutions. MATERIALS & METHODS: A cross-sectional survey was conducted among 418 Riyadh residents aged 18 and older, using a convenience sampling approach. An electronic questionnaire measured demographic characteristics, perceived benefits, and opinions on the presence of health educators. Results Data were analyzed using descriptive statistics, t-tests, ANOVA, and regression analysisin SPSS. RESULTS: A majority (97%) supported the presence of health educators in schools, with health professionals rating their benefits higher (mean = 4.7) than non-health professionals (mean = 4.5, p < 0.001). Despite strong support, 78% of participantsreported never attending a school with a health educator, indicating a gap in educational infrastructure. Regression analysis showed a strong positive association (B = 0.75 ± 0.02, R² = 68.0%, p < 0.001) between perceived benefits and health educator presence, particularly among younger and highly educated participants. CONCLUSION: These findings highlight the need for integrating health educators into Saudi schools, aligning with national health initiatives and Saudi Vision 2030. Policymakers should consider pilot programs and training opportunities to bridge the gap between community expectations and current educational practices.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».