A Survey of Canadian Public Health Personnel Regarding Knowledge, Practice and Education of Zoonotic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Zoonoses, diseases that can spread under natural conditions between humans and other animals, are become a major public health concern in many countries including Canada. In Canada, investigations of zoonotic disease incidents are often conducted by public health inspectors (PHIs). However, little is known about PHIs' knowledge of transmission of zoonotic pathogens, their perceptions of zoonotic disease importance or their education regarding zoonotic diseases. The objective of this study was therefore to assess the knowledge, perceptions and education of Canadian PHIs regarding zoonotic diseases. Data were collected from December 2008-January 2009 using an internet-based survey distributed to members of the Canadian Institute of Public Health Inspectors national listserv. Responses were received from 229 PHIs in four provinces, with a response rate of approximately 20%. The majority of respondents reported at least 10 years of experience in the public health sector, 80% (181/225) were in frontline positions, and 62% (137/222) were routinely involved in investigations of infectious diseases. Two-thirds believed that the importance of zoonotic diseases with regards to public health would increase in the next 5 years. Whilst most respondents were able to correctly identify animals capable of directly transmitting common zoonotic pathogens, there were gaps in knowledge, particularly with regard to rabies and transmission of gastrointestinal pathogens by companion animals. PHIs tended to feel that their training on zoonotic diseases prior to working as PHIs was deficient in some areas, or left some room for improvement. Their responses also suggested that there is a need for improvement in both the quantity and the quality of continuing education on zoonotic diseases. In particular, less than one-third of PHIs received ongoing continuing education regarding zoonotic diseases, and of those that did, nearly two-thirds rated the quantity and quality as only fair.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».