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Enregistrement W2998440316 · doi:10.3390/ijerph17010355

Knowledge and Knowledge Needs about Lyme Disease among Occupational and Recreational Users of the Outdoors

2020· article· en· W2998440316 sur OpenAlexafffundabout
Sarah E. St. Pierre, Odette N. Gould, Vett K. Lloyd

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesMount Allison University
Mots-clésRecreationLyme diseasePsychological interventionEnvironmental healthDiseaseSample (material)PsychologyKnowledge levelMedicineGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the prevalence of Lyme disease increases across Canada, it is imperative that the educational needs of at-risk groups be identified. The current study compared the level of knowledge and the knowledge needs about Lyme disease among individuals that spend time outdoors for work and for recreational purposes. Between December 2018 and February 2019, a survey was distributed to outdoor organizations across New Brunswick, Canada. Within the current sample of 137 individuals, 36% spent time outdoors for their occupation and 64% for recreational activities. Results showed no significant difference between these groups with regard to their level of knowledge, perceived efficacy and performance of various methods of prevention, and educational needs. Overall, the entire sample reported a low level of knowledge about Lyme disease. Participants perceived each prevention behavior to be at least somewhat effective, and behaviors perceived to be more effective were more likely to be carried out, but the performance of the behaviors varied. The most frequently performed behaviors included wearing long pants and protective footwear. Participants identified several aspects of Lyme disease about which they would like to have more information. The findings call attention to the specific needs of at-risk groups that must be considered when developing educational interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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