An Initiative to Increase Awareness of Sickle Cell Disease in Queen’s Nursing Faculty and Students.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Sickle Cell Disease (SCD) significantly impacts patient outcomes and healthcare systems yet remains under-represented in health education. This study addresses the educational gaps among nursing faculty and students to enhance awareness and contribute to health equity. Methods: An awareness event was organised in the School of Nursing lobby, facilitated by the distribution of educational materials and promotional items provided by the Sickle Cell Awareness Group of Ontario. Participants, including faculty and students, engaged in a quiz comprising three questions designed to assess their knowledge of SCD. Responses were collected anonymously using Qualtrics, accessed via QR codes. Results: Of the 86 participants surveyed, including 12 faculty members and 74 students, 82.5% correctly answered all quiz questions. Misconceptions persisted regarding the exclusivity of the disease to certain populations and the protective effects of the sickle cell trait. The results indicate a solid foundational understanding of SCD among participants. Discussion: The initiative successfully raised awareness and pinpointed crucial educational deficiencies within nursing curricula. It underscored the necessity of integrating comprehensive SCD education to prepare healthcare providers better. Future research should explore the efficacy of specific educational interventions in improving knowledge retention and patient care outcomes, possibly extending to interprofessional teams for a broader impact.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».