Awareness and Preparedness of Field Epidemiology Training Program Graduates to Respond to COVID-19 in the Eastern Mediterranean Region: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Field Epidemiology Training Program (FETP) is a 2-year training program in applied epidemiology. FETP graduates have contributed significantly to improvements in surveillance systems, control of infectious diseases, and outbreak investigations in the Eastern Mediterranean Region (EMR). OBJECTIVE: Considering the instrumental roles of FETP graduates during the coronavirus disease (COVID-19) crisis, this study aimed to assess their awareness and preparedness to respond to the COVID-19 pandemic in three EMR countries. METHODS: An online survey was sent to FETP graduates in the EMR in March 2020. The FETP graduates were contacted by email and requested to fill out an online survey. Sufficient number of responses were received from only three countries-Jordan, Sudan, and Yemen. A few responses were received from other countries, and therefore, they were excluded from the analysis. The questionnaire comprised a series of questions pertaining to sociodemographic characteristics, knowledge of the epidemiology of COVID-19, and preparedness to respond to COVID-19. RESULTS: This study included a total of 57 FETP graduates (20 from Jordan, 13 from Sudan, and 24 from Yemen). A total of 31 (54%) graduates had attended training on COVID-19, 29 (51%) were members of a rapid response team against COVID-19, and 54 (95%) had previous experience in response to disease outbreaks or health emergencies. The vast majority were aware of the main symptoms, mode of transmission, high-risk groups, and how to use personal protective equipment. A total of 46 (81%) respondents considered themselves well prepared for the COVID-19 outbreak, and 40 (70%) reported that they currently have a role in supporting the country's efforts in the management of COVID-19 outbreak. CONCLUSIONS: The FETP graduates in Jordan, Sudan, and Yemen were fully aware of the epidemiology of COVID-19 and the safety measures required, and they are well positioned to investigate and respond to the COVID-19 pandemic. Therefore, they should be properly and efficiently utilized by the Ministries of Health to investigate and respond to the current COVID-19 crisis where the needs are vastly growing and access to outside experts is becoming limited.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».