Knowledge Levels Regarding Crimean-Congo Hemorrhagic Fever Among Emergency Healthcare Workers in an Endemic Region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, we aimed to determine knowledge levels regarding Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF) among emergency healthcare workers (HCWs) in an endemic region. METHODS: A questionnaire form consisting of questions about CCHF was applied to the participants. RESULTS: The mean age was 29.6 ± 6.5 years (range 19 - 45). Fifty-four (49.5%) participants were physicians, 39 (35.8%) were nurses and 16 (14.7%) were paramedics. All of the participants were aware of CCHF, and 48 (44%) of them had previously followed CCHF patients. Rates of the use of protective equipment (masks and gloves) during interventions for patients who were admitted to the emergency service with active hemorrhage were 100% among paramedics, 76.9% among nurses and 61.1% among physicians (P = 0.003). Among 86 (78.9%) HCWs who believed that their knowledge regarding CCHF was adequate, 62 (56.9%) declared that they would prefer not to care for patients with CCHF (P = 0.608). CONCLUSIONS: The use of techniques to prevent transmission of this disease, including gloves, face masks, face visors and box coats, should be explained to emergency room HCWs, and encouragement should be provided for using these techniques.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».