<p>Knowledge, Attitudes, and Practices Towards COVID-19 Pandemic Among Quarantined Adults in Tigrai Region, Ethiopia</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the onset of any novel condition, it is the "first" case identified that brings attention and sets into motion the machinery to respond - so it began with a first novel pneumonia case of unknown origin in Wuhan, China. Currently, the World Health Organization has declared SARS-CoV-2 (more commonly known as COVID-19) a public health emergency of international concern. It is projected that the path of COVID-19 could kill 50-80 million people and impacts the world's economy in its devastating global sweep. The surge is increasing on global and national levels, causing rapid loss of life, joblessness, deterioration of the healthcare systems, and both national and global economies. In Ethiopia, the first COVID-19 case was reported in March. Since then, the government has been taking different measures to prevent its spread. Locking down all schools, declared social distancing and hand hygiene, and restricting large gatherings were some of the Ethiopian government's actions. OBJECTIVE: To determine knowledge, attitudes, and practices towards COVID-19 pandemic among quarantined adults in Tigrai region, Ethiopia. METHODS: A total of 331 participants selected using a systematic random sampling method were included in the study. We used an interviewer-administered questionnaire. After describing the variables using frequencies, means, and standard deviations, multivariable logistic regression determined factors associated with knowledge and chi-squared tests for attitudes and practices towards COVID-19. RESULTS: The study participants were primarily males (70%) and mean age 30.5 (SD=11) years. The mean knowledge score was 8.73 (SD=2.64), with less than half 42.9% (95% CI: 37.5-48%) of the study participants were knowledgeable. Regarding the attitude questions, three-fourths of the participants believed that Ethiopia will control and win the battle against the COVID-19 pandemic. Nearly one-third of the participants replied that the Ethiopian government is handling this pandemic health crisis well. About half of the study participants reported that they had gone to crowded places in recent days, did not wear face mask when leaving home, and practiced preventive measures given by local health authorities. Knowledge score was statistically significantly associated with gender, age, and educational status of the study participants, whereas attitude and practices were significantly associated with educational status and knowledge of participants.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».