Evaluating Radiological Awareness of Carbon Monoxide Poisoning Among Physicians in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A poisonous, colorless, odorless, and tasteless gas is carbon monoxide (CO). High-level exposure to CO can result in serious illness or death, and CO poisoning is now recognized as a critical public health concern worldwide. The purpose of this study was to evaluate Saudi Arabian physicians' radiological knowledge of CO intoxication. METHODS: This online survey research, which was cross-sectional, assessed doctors' knowledge and awareness of CO poisoning in Saudi Arabia. Licensed physicians were invited to complete an online questionnaire covering demographics and work data, exposure to CO poisoning cases, training history, radiological awareness, and physicians' practice and attitude towards CO poisoning. The questionnaire was validated for clarity, reliability, and relevance and was shared on social media platforms for participation. RESULTS: Among 393 eligible physicians, 127 (32.3%) had received training on CO poisoning and its radiological manifestations, while 137 (34.9%) had encountered suspected CO poisoning cases in their clinical practice. Overall, 340 (86.5%) physicians demonstrated poor knowledge and awareness of radiological indicators of CO poisoning, while only 53 (13.5%) exhibited adequate awareness. Higher awareness was significantly associated with greater years of experience (p<0.05). CONCLUSIONS: This study reveals that most physicians in Saudi Arabia lack sufficient knowledge of CO poisoning and its radiological indicators. Although about one-third had relevant exposure and training, the perceived training effectiveness was low. Senior physicians displayed greater awareness, and most respondents acknowledged the importance of identifying radiological signs.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».