Critical deficits in CBRNE preparedness: A nationwide assessment of Jordanian healthcare providers’ knowledge, skills, and training gaps
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the current level of chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive preparedness among healthcare professionals in Jordanian hospitals. This assessment concentrated on evaluating their understanding of chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive policies, self-reported proficiency in using personal protective equipment, the extent of their training, and their perceived preparedness in various chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive areas. Methods: A cross-sectional survey of 298 healthcare providers from 5 Jordanian hospitals evaluated chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive policy awareness, personal protective equipment competency, and training levels. Hospital preparedness was assessed via roundtable discussions with 30 representatives (emergency physicians, infection control specialists, etc.) using the validated Canadian Center for Emergency Preparedness survey. Results: The findings showed that 59.1% of healthcare providers reported no hospital chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive policy, with only 21.1% having access to it. Competency decreased with personal protective equipment complexity, and most lacked decontamination training (68.5%) and chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive drills (76.8%). Biological preparedness was rated highest (59%), while chemical and radiological preparedness were inadequate (30% and 21%). Trained healthcare providers had significantly higher preparedness levels ( p < 0.001). Conclusion: Critical gaps in policy awareness, personal protective equipment skills, and multidimensional preparedness highlight systemic vulnerabilities. Mandatory training, policy standardization, and resource allocation are urgently needed to strengthen Jordan’s chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive response capacity.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».