Knowledge and Perceptions of COVID-19 Among Health Care Workers: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the first week of March, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak reached more than 100 countries with over 100,000 cases. Health care authorities have already initiated awareness and preparedness activities worldwide. A poor understanding of the disease among health care workers (HCWs) may result in delayed treatment and result in the rapid spread of the infection. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the knowledge and perceptions of HCWs about COVID-19. METHODS: A cross-sectional, web-based study was conducted among HCWs about COVID-19 during the first week of March 2020. A 23-item survey instrument was developed and distributed randomly to HCWs using social media; it required 5 minutes to complete. A chi-square test was used to investigate the level of association among variables, with significance set to P<.05. RESULTS: Of 529 participants, a total of 453 HCWs completed the survey (response rate: 85.6%); 51.6% (n=234) were male, 32.1% (n=147) were aged 25-34 years, and most were doctors (n=137, 30.2%) and medical students (n=134, 29.6%). Most participants (n=276, 61.0%) used social media to obtain information on COVID-19. A significant proportion of HCWs had poor knowledge of its transmission (n=276, 61.0%) and symptom onset (n=288, 63.6%) and showed positive perceptions of COVID-19. Factors such as age and profession were associated with inadequate knowledge and a poor perception of COVID-19. CONCLUSIONS: As the global threat of COVID-19 continues to emerge, it is critical to improve the knowledge and perceptions of HCWs. Educational interventions are urgently needed to reach HCWs worldwide, and further studies are warranted.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».