Comment identifier un modèle économétrique approprié ?
Il faut analyser la nature des données et les relations entre les variables.
Modèles économétriquesAnalyse de données
#2
Quels tests sont utilisés pour valider un modèle ?
Des tests comme le test de normalité, le test de multicolinéarité et le test de spécification.
Tests statistiquesValidité du modèle
#3
Qu'est-ce qu'un modèle de régression ?
C'est un modèle qui établit une relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
RégressionAnalyse de régression
#4
Comment évaluer la performance d'un modèle ?
On utilise des indicateurs comme le R², l'erreur quadratique moyenne et le test de Fisher.
Évaluation de modèleR²
#5
Qu'est-ce qu'un modèle à variables instrumentales ?
C'est un modèle utilisé pour corriger les biais d'endogénéité en utilisant des variables externes.
Variables instrumentalesEndogénéité
Symptômes
5
#1
Quels sont les signes d'un modèle mal spécifié ?
Des résidus non aléatoires, des valeurs aberrantes et des relations non linéaires.
Modèle mal spécifiéRésidus
#2
Comment détecter l'hétéroscédasticité ?
En utilisant des tests comme le test de Breusch-Pagan ou en observant les résidus.
HétéroscédasticitéTests de Breusch-Pagan
#3
Quels effets peut avoir la multicolinéarité ?
Elle peut rendre les estimations des coefficients instables et difficiles à interpréter.
MulticolinéaritéEstimation des coefficients
#4
Qu'est-ce qu'un biais d'échantillonnage ?
C'est une erreur systématique due à un échantillon non représentatif de la population.
Biais d'échantillonnageÉchantillonnage
#5
Quels sont les signes d'une autocorrélation ?
Des résidus corrélés dans le temps, souvent détectés par le test de Durbin-Watson.
AutocorrélationTest de Durbin-Watson
Prévention
5
#1
Comment éviter les biais dans les modèles ?
En s'assurant que l'échantillon est représentatif et en utilisant des méthodes de validation.
BiaisValidation de modèle
#2
Quelles pratiques pour une bonne collecte de données ?
Utiliser des protocoles standardisés et s'assurer de la qualité et de la fiabilité des données.
Collecte de donnéesQualité des données
#3
Comment choisir les bonnes variables ?
En se basant sur la théorie, des études antérieures et des tests de significativité.
Sélection de variablesSignificativité
#4
Quelles sont les bonnes pratiques de modélisation ?
Utiliser des diagnostics appropriés, tester les hypothèses et valider le modèle sur des données nouvelles.
Pratiques de modélisationDiagnostics
#5
Comment éviter le surajustement ?
En utilisant des techniques de validation croisée et en limitant la complexité du modèle.
SurajustementValidation croisée
Traitements
5
#1
Comment corriger l'hétéroscédasticité ?
En utilisant des transformations de données ou des modèles de régression robustes.
HétéroscédasticitéRégression robuste
#2
Quelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?
On peut utiliser la sélection de variables, la régularisation ou l'analyse en composantes principales.
MulticolinéaritéAnalyse en composantes principales
#3
Comment améliorer un modèle économétrique ?
En ajoutant des variables pertinentes, en transformant les données ou en utilisant des modèles non linéaires.
Amélioration de modèleModèles non linéaires
#4
Qu'est-ce que la régularisation ?
C'est une technique pour prévenir le surajustement en ajoutant une pénalité aux coefficients.
RégularisationSurajustement
#5
Comment utiliser des modèles de séries temporelles ?
Pour analyser des données chronologiques et prévoir des tendances futures à l'aide de lissage.
Séries temporellesPrévision
Complications
5
#1
Quelles sont les conséquences d'un modèle mal spécifié ?
Des prévisions inexactes, des décisions erronées et une mauvaise interprétation des résultats.
Modèle mal spécifiéPrévisions inexactes
#2
Quels risques d'une autocorrélation non traitée ?
Elle peut conduire à des estimations biaisées et à des tests statistiques non fiables.
AutocorrélationEstimation biaisée
#3
Comment la multicolinéarité affecte-t-elle les résultats ?
Elle rend difficile l'évaluation de l'impact individuel des variables sur la variable dépendante.
MulticolinéaritéImpact des variables
#4
Quelles erreurs peuvent survenir dans l'interprétation des résultats ?
Des conclusions hâtives, des généralisations inappropriées et des politiques mal orientées.
Interprétation des résultatsErreurs d'interprétation
#5
Quels effets d'un échantillonnage biaisé ?
Il peut fausser les résultats et mener à des recommandations inappropriées.
Échantillonnage biaiséRecommandations
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs influencent la sélection des variables ?
La théorie économique, la disponibilité des données et les objectifs de recherche.
Sélection de variablesThéorie économique
#2
Comment la taille de l'échantillon affecte-t-elle les résultats ?
Un échantillon trop petit peut entraîner des estimations instables et des biais.
Taille de l'échantillonEstimations instables
#3
Quels sont les risques d'une mauvaise collecte de données ?
Des données inexactes peuvent fausser les résultats et compromettre la validité du modèle.
Collecte de donnéesValidité du modèle
#4
Comment les variables omises affectent-elles le modèle ?
Elles peuvent introduire un biais et fausser les relations estimées entre les variables.
Variables omisesBiais
#5
Quels sont les impacts d'une mauvaise spécification du modèle ?
Des prévisions erronées et des décisions basées sur des analyses incorrectes.
Mauvaise spécificationPrévisions erronées
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Modèles économétriques : Questions médicales les plus fréquentes",
"headline": "Modèles économétriques : Comprendre les symptômes, diagnostics et traitements",
"description": "Guide complet et accessible sur les Modèles économétriques : explications, diagnostics, traitements et prévention. Information médicale validée destinée aux patients.",
"datePublished": "2024-05-22",
"dateModified": "2025-02-16",
"inLanguage": "fr",
"medicalAudience": [
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Grand public",
"audienceType": "Patient",
"healthCondition": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Modèles économétriques"
},
"suggestedMinAge": 18,
"suggestedGender": "unisex"
},
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Médecins",
"audienceType": "Physician",
"geographicArea": {
"@type": "AdministrativeArea",
"name": "France"
}
},
{
"@type": "MedicalAudience",
"name": "Chercheurs",
"audienceType": "Researcher",
"geographicArea": {
"@type": "AdministrativeArea",
"name": "International"
}
}
],
"reviewedBy": {
"@type": "Person",
"name": "Dr Olivier Menir",
"jobTitle": "Expert en Médecine",
"description": "Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale",
"url": "/static/pages/docteur-olivier-menir.html",
"alumniOf": {
"@type": "EducationalOrganization",
"name": "Université Paris Descartes"
}
},
"isPartOf": {
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Modèles économiques",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D018803",
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Modèles économiques",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D018803",
"codingSystem": "MeSH"
},
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "MeSH Tree",
"value": "N06.850.520.830.500.600"
}
}
},
"about": {
"@type": "MedicalCondition",
"name": "Modèles économétriques",
"alternateName": "Models, Econometric",
"code": {
"@type": "MedicalCode",
"code": "D017059",
"codingSystem": "MeSH"
}
},
"author": [
{
"@type": "Person",
"name": "James Heckman",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/James%20Heckman",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "The University of Chicago, Department of Economics, 1126 E. 59 St., Chicago, IL 60637."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Rodrigo Pinto",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Rodrigo%20Pinto",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "University of California at Los Angeles, Department of Economics, 315 Portola Plaza, Room 8385, Los Angeles, CA 90095."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Tamás Krisztin",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Tam%C3%A1s%20Krisztin",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA) Laxenburg Austria."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Philipp Piribauer",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Philipp%20Piribauer",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "Austrian Institute of Economic Research (WIFO) Vienna Austria."
}
},
{
"@type": "Person",
"name": "Gagan Deep Sharma",
"url": "https://questionsmedicales.fr/author/Gagan%20Deep%20Sharma",
"affiliation": {
"@type": "Organization",
"name": "University School of Management Studies, Guru Gobind Singh Indraprastha University, New Delhi-110078, India."
}
}
],
"citation": [
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Relationship Between Nursing Students' Awareness of Disaster, Preparedness for Disaster, Willingness to Participate in Disaster Response, and Disaster Nursing Competency.",
"datePublished": "2022-10-10",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/36214264",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1017/dmp.2022.198"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Responding to Disasters: Training Can Overcome Issues in Disaster Response.",
"datePublished": "2023-06-13",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37312508",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1177/10482911231179916"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Disaster reconnaissance framework for sustainable post-disaster materials management.",
"datePublished": "2023-08-04",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37544208",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1016/j.wasman.2023.07.010"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Characteristics of Technological Disasters.",
"datePublished": "2024-10-24",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/39445351",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1017/dmp.2024.167"
}
},
{
"@type": "ScholarlyArticle",
"name": "Disaster exposure and patterns of disaster preparedness: A multilevel social vulnerability and engagement perspective.",
"datePublished": "2023-04-05",
"url": "https://questionsmedicales.fr/article/37129966",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": "DOI",
"value": "10.1016/j.jenvman.2023.117798"
}
}
],
"breadcrumb": {
"@type": "BreadcrumbList",
"itemListElement": [
{
"@type": "ListItem",
"position": 1,
"name": "questionsmedicales.fr",
"item": "https://questionsmedicales.fr"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 2,
"name": "Environnement et santé publique",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D004778"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 3,
"name": "Santé publique",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D011634"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 4,
"name": "Méthodes épidémiologiques",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D004812"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 5,
"name": "Statistiques comme sujet",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D013223"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 6,
"name": "Modèles statistiques",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D015233"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 7,
"name": "Modèles économiques",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D018803"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 8,
"name": "Modèles économétriques",
"item": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059"
}
]
}
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Article complet : Modèles économétriques - Questions et réponses",
"headline": "Questions et réponses médicales fréquentes sur Modèles économétriques",
"description": "Une compilation de questions et réponses structurées, validées par des experts médicaux.",
"datePublished": "2025-05-08",
"inLanguage": "fr",
"hasPart": [
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Diagnostic",
"headline": "Diagnostic sur Modèles économétriques",
"description": "Comment identifier un modèle économétrique approprié ?\nQuels tests sont utilisés pour valider un modèle ?\nQu'est-ce qu'un modèle de régression ?\nComment évaluer la performance d'un modèle ?\nQu'est-ce qu'un modèle à variables instrumentales ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059?mesh_terms=Disasters#section-diagnostic"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Symptômes",
"headline": "Symptômes sur Modèles économétriques",
"description": "Quels sont les signes d'un modèle mal spécifié ?\nComment détecter l'hétéroscédasticité ?\nQuels effets peut avoir la multicolinéarité ?\nQu'est-ce qu'un biais d'échantillonnage ?\nQuels sont les signes d'une autocorrélation ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059?mesh_terms=Disasters#section-symptômes"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Prévention",
"headline": "Prévention sur Modèles économétriques",
"description": "Comment éviter les biais dans les modèles ?\nQuelles pratiques pour une bonne collecte de données ?\nComment choisir les bonnes variables ?\nQuelles sont les bonnes pratiques de modélisation ?\nComment éviter le surajustement ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059?mesh_terms=Disasters#section-prévention"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Traitements",
"headline": "Traitements sur Modèles économétriques",
"description": "Comment corriger l'hétéroscédasticité ?\nQuelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?\nComment améliorer un modèle économétrique ?\nQu'est-ce que la régularisation ?\nComment utiliser des modèles de séries temporelles ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059?mesh_terms=Disasters#section-traitements"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Complications",
"headline": "Complications sur Modèles économétriques",
"description": "Quelles sont les conséquences d'un modèle mal spécifié ?\nQuels risques d'une autocorrélation non traitée ?\nComment la multicolinéarité affecte-t-elle les résultats ?\nQuelles erreurs peuvent survenir dans l'interprétation des résultats ?\nQuels effets d'un échantillonnage biaisé ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059?mesh_terms=Disasters#section-complications"
},
{
"@type": "MedicalWebPage",
"name": "Facteurs de risque",
"headline": "Facteurs de risque sur Modèles économétriques",
"description": "Quels facteurs influencent la sélection des variables ?\nComment la taille de l'échantillon affecte-t-elle les résultats ?\nQuels sont les risques d'une mauvaise collecte de données ?\nComment les variables omises affectent-elles le modèle ?\nQuels sont les impacts d'une mauvaise spécification du modèle ?",
"url": "https://questionsmedicales.fr/mesh/D017059?mesh_terms=Disasters#section-facteurs de risque"
}
]
},
{
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "Comment identifier un modèle économétrique approprié ?",
"position": 1,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Il faut analyser la nature des données et les relations entre les variables."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels tests sont utilisés pour valider un modèle ?",
"position": 2,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des tests comme le test de normalité, le test de multicolinéarité et le test de spécification."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Qu'est-ce qu'un modèle de régression ?",
"position": 3,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "C'est un modèle qui établit une relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment évaluer la performance d'un modèle ?",
"position": 4,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On utilise des indicateurs comme le R², l'erreur quadratique moyenne et le test de Fisher."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Qu'est-ce qu'un modèle à variables instrumentales ?",
"position": 5,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "C'est un modèle utilisé pour corriger les biais d'endogénéité en utilisant des variables externes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels sont les signes d'un modèle mal spécifié ?",
"position": 6,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des résidus non aléatoires, des valeurs aberrantes et des relations non linéaires."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment détecter l'hétéroscédasticité ?",
"position": 7,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "En utilisant des tests comme le test de Breusch-Pagan ou en observant les résidus."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels effets peut avoir la multicolinéarité ?",
"position": 8,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle peut rendre les estimations des coefficients instables et difficiles à interpréter."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Qu'est-ce qu'un biais d'échantillonnage ?",
"position": 9,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "C'est une erreur systématique due à un échantillon non représentatif de la population."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels sont les signes d'une autocorrélation ?",
"position": 10,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des résidus corrélés dans le temps, souvent détectés par le test de Durbin-Watson."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment éviter les biais dans les modèles ?",
"position": 11,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "En s'assurant que l'échantillon est représentatif et en utilisant des méthodes de validation."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quelles pratiques pour une bonne collecte de données ?",
"position": 12,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Utiliser des protocoles standardisés et s'assurer de la qualité et de la fiabilité des données."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment choisir les bonnes variables ?",
"position": 13,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "En se basant sur la théorie, des études antérieures et des tests de significativité."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quelles sont les bonnes pratiques de modélisation ?",
"position": 14,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Utiliser des diagnostics appropriés, tester les hypothèses et valider le modèle sur des données nouvelles."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment éviter le surajustement ?",
"position": 15,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "En utilisant des techniques de validation croisée et en limitant la complexité du modèle."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment corriger l'hétéroscédasticité ?",
"position": 16,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "En utilisant des transformations de données ou des modèles de régression robustes."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quelles méthodes pour traiter la multicolinéarité ?",
"position": 17,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "On peut utiliser la sélection de variables, la régularisation ou l'analyse en composantes principales."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment améliorer un modèle économétrique ?",
"position": 18,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "En ajoutant des variables pertinentes, en transformant les données ou en utilisant des modèles non linéaires."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Qu'est-ce que la régularisation ?",
"position": 19,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "C'est une technique pour prévenir le surajustement en ajoutant une pénalité aux coefficients."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment utiliser des modèles de séries temporelles ?",
"position": 20,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Pour analyser des données chronologiques et prévoir des tendances futures à l'aide de lissage."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quelles sont les conséquences d'un modèle mal spécifié ?",
"position": 21,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des prévisions inexactes, des décisions erronées et une mauvaise interprétation des résultats."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels risques d'une autocorrélation non traitée ?",
"position": 22,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle peut conduire à des estimations biaisées et à des tests statistiques non fiables."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la multicolinéarité affecte-t-elle les résultats ?",
"position": 23,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elle rend difficile l'évaluation de l'impact individuel des variables sur la variable dépendante."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quelles erreurs peuvent survenir dans l'interprétation des résultats ?",
"position": 24,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des conclusions hâtives, des généralisations inappropriées et des politiques mal orientées."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels effets d'un échantillonnage biaisé ?",
"position": 25,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Il peut fausser les résultats et mener à des recommandations inappropriées."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels facteurs influencent la sélection des variables ?",
"position": 26,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "La théorie économique, la disponibilité des données et les objectifs de recherche."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment la taille de l'échantillon affecte-t-elle les résultats ?",
"position": 27,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Un échantillon trop petit peut entraîner des estimations instables et des biais."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels sont les risques d'une mauvaise collecte de données ?",
"position": 28,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des données inexactes peuvent fausser les résultats et compromettre la validité du modèle."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Comment les variables omises affectent-elles le modèle ?",
"position": 29,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Elles peuvent introduire un biais et fausser les relations estimées entre les variables."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Quels sont les impacts d'une mauvaise spécification du modèle ?",
"position": 30,
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Des prévisions erronées et des décisions basées sur des analyses incorrectes."
}
}
]
}
]
}
This study was conducted to provide basic data for preparing a disaster nursing education program. It examined the degree of nursing students' disaster awareness, disaster preparedness, willingness to...
This was a descriptive research study. The participants were 163 nursing students. The data collected from the participants were analyzed via descriptive statistics and Pearson's correlation coefficie...
Disaster awareness showed a positive correlation with a willingness to participate in a disaster response. Further, disaster preparedness and willingness to participate in a disaster response showed a...
It is necessary to improve nursing students' disaster awareness, disaster preparation, disaster response participation willingness, and disaster nursing competency. It is imperative to develop disaste...
Training can assist in overcoming gaps in disaster response. The National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS) Worker Training Program (WTP) funds a network of nonprofit organizations, o...
A first foundational assessment is provided for disaster debris reconnaissance that includes identifying tools and techniques for reconnaissance activities, identifying challenges in field reconnaissa...
Disasters are the consequences of natural or technological hazards that affect a vulnerable society....
Our study was conducted using the international dataset at www.emdat.be/. The technological disasters between 1970 and 2020, the years they occurred, their locations (region and continent), the types ...
We found that the greatest number of disasters occurred between 2001 and 2010. The most common type of disaster was transportation accidents. While the continent with the most frequent disasters was A...
Transport accidents are the most common cause of technological disasters, and road accidents are the most common type of transport accident....
This study examined how community vulnerabilities contextualized the impact of exposure to five major disasters in 2017 on individuals' disaster preparedness. We pooled two panels of the Federal Emerg...
The goaf is an important factor that induces major accidents. Based on the quantitative analysis of the existing research results, summarize and sort out the research and prevention technology of the ...
In recent years, Iran has encountered a growing frequency of earthquake disasters. Given that nurses constitute the largest group of healthcare providers, it is imperative that they possess adequate d...
The present qualitative research was carried out in Iran In 2022 utilizing conventional content analysis. The study involved conducting semi-structured interviews with 16 operating room nurses who had...
The study conducted data analysis to identify the main theme as "insufficient disaster preparedness due to a faded preparedness", along with six major categories and eighteen subcategories related to ...
The findings of the study provide valuable insights into the dimensions of disaster preparedness in earthquake disasters among operating room nurses. Nursing managers can utilize these findings to dev...
This study created video-based educational materials for pharmacists' disaster response using video recordings of disaster drills to evaluate the feasibility of online education for teaching evacuatio...
Video materials were created from an actual disaster drill held at the Hirakata campus of Setsunan University and were provided to second-year pharmacy students as part of their classes. We conducted ...
A comparison of the pre- and post-intervention questionnaire results showed that the intervention enhanced participants' understanding of pharmacists' role in disaster medicine. The factor analysis, c...
The findings showed the feasibility of using video-based educational materials to vividly convey the chaos that challenges medical personnel during disaster-response efforts. This method provides a sa...
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has revealed a gap in disaster preparedness of health workers globally. Disaster medicine education is a key element to fill this gap....
This study evaluated the involvement of the European Master in Disaster Medicine (EMDM) Alumni in the current COVID-19 pandemic response and their self-perceived value of the EMDM educational program ...
An online survey targeting the EMDM Alumni was conducted from January through March 2021. Quantitative data were described using percentages or means, as appropriate, while qualitative data were categ...
In total, 259 Alumni completed the survey. Most of the Alumni (88.03%; standard error of the proportion [SEp] = 0.02) participated directly in the COVID-19 pandemic response - nationally or internatio...
Most of the EMDM Alumni were involved in the COVID-19 pandemic response, playing diverse roles with an increased level of responsibility compared to those played before the pandemic. Moreover, the Alu...
The experience of the COVID-19 pandemic and the horizon of expectations in relation to climate change reminds us that it is a collective responsibility to anticipate to the best of our ability and kno...
