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Enregistrement W2913044308 · doi:10.2196/10960

Exploring Australian Hajj Tour Operators’ Knowledge and Practices Regarding Pilgrims’ Health Risks: A Qualitative Study

2019· article· en· W2913044308 sur OpenAlexvenueno aff
Amani S. Alqahtani, Mohamed Tashani, Anita Heywood, Robert Booy, Harunor Rashid, Kerrie Wiley

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHajjQualitative researchPublic healthEnvironmental healthMedicineGeographySociologyIslamNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Travel agents are known to be one of the main sources of health information for pilgrims, and their advice is associated with positive health behaviors. OBJECTIVE: This study aimed to investigate travel agents' health knowledge, what health advice they provide to the pilgrims, and their sources of health information. METHODS: In-depth interviews were conducted among specialist Hajj travel agents in Sydney, Australia. Thematic analysis was undertaken. RESULTS: Of the 13 accredited Hajj travel agents, 9 (69%) were interviewed. A high level of awareness regarding gastrointestinal infections, standard hygiene methods, and the risk of injury was noted among the participants and was included in advice provided to pilgrims. However, very limited knowledge and provision of advice about the risk of respiratory infections was identified. Knowledge of the compulsory meningococcal vaccine was high, and all participated travel agents reported influenza vaccine (a recommended vaccine) as a second "compulsory" vaccine for Hajj visas. Conversely, participants reported very limited knowledge about other recommended vaccines for Hajj. The Ministry of Hajj website and personal Hajj experience were the main sources of information. CONCLUSIONS: This study identifies a potential path for novel health promotion strategies to improve health knowledge among Hajj travel agents and subsequently among Hajj pilgrims.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,339
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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