Survey of public knowledge level on the efficacy of alcohol-based hand sanitizers
Notice bibliographique
Résumé

 Introduction: Alcohol-based hand sanitizers have received wide-spread acceptance in many institutions as a form of disinfection. Whether the public truly understands the mode of action of these products and what they are effective and not effective against has not been examined. The goal of this paper is to test the public’s knowledge regarding alcohol-based hand sanitizers and examine if there are any demographic variables that may contribute to differences in knowledge level. Methods: An online survey was created via Survey Monkey and distributed through Facebook, a social media platform. A paper copy of the survey was distributed to participating senior homes in the Lower Mainland. The knowledge scores were analyzed using Microsoft Excel and NCSS to evaluate whether knowledge scores are affected by demographic variables. Incentives such as water bottles and tumblers were used to invite participants to take part in the survey. Results: The knowledge scores from respondents in health-related professions did not differ significantly from respondents in non-health related professions, however both groups differed from those that are not employed (P =0.000060). Differences in ethnicity did not result in a significantly different knowledge scores regarding hand sanitizers (P =0.441511). Respondents who are over the age of 40 (particularly those who are 70 and above) and respondents whose level of education was high school graduation or less lacked knowledge regarding hand sanitizers compared to other demographic groups. The majority of the respondents knew ABHS was effective against influenza virus. Nearly half of the respondents erroneously thought ABHS was effective against Norovirus. Conclusion: Government agencies and public health officials should focus educational efforts on the population who are over the age of 40, particularly the senior population, and whose level of education is high school or less.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».