Assessing COVID-19–Related Knowledge, Attitudes, and Practices Among Hispanic Primary Care Patients: Protocol for a Cross-sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent epidemiological data indicate that minority groups, especially Hispanic communities, experience higher rates of infection, hospitalization, and death due to COVID-19. It is important to understand the nature of this health disparity and the socioeconomic or behavioral factors that are placing Hispanic communities and other minority populations at higher risk for morbidity and mortality. OBJECTIVE: The purpose of this project is to assess current COVID-19-related knowledge, attitudes, and practices (KAP) among a predominantly Hispanic population from Orange County, California, and identify risk factors that may contribute to increased susceptibility and vulnerability to contracting SARS-CoV-2. METHODS: Our Orange County-wide community survey consists of quantitative survey questions in four domains: demographic information, COVID-19 knowledge questions, COVID-19 attitude questions, and COVID-19 practices questions. The survey questions are adapted from recent global KAP studies. Participants are being recruited from Amistad Medical Clinic, a private primary health clinic group in Orange County that treats a predominantly Hispanic population. Patients recruited during telehealth visits are surveyed remotely by telephone, and those recruited during in-person clinic visits are surveyed in person. Surveys are conducted by trained members of the study team who are native to the community setting. RESULTS: As of October 12, 2020, we had recruited and enrolled 327 participants. Data collection occurred June 26th to October 30th. Data analysis is ongoing. CONCLUSIONS: Very few current COVID-19 studies focus on the perspective and experience of minority populations. Because Hispanic communities are disproportionately affected by COVID-19, it is important to understand the factors the contribute to this disparity and the next steps that should be taken to reduce the COVID-19 burden in this population. We believe that our study model of partnering with a local clinic system that serves our study population can be expanded to other settings to compare COVID-19 KAP and associated factors within different minority communities. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25265.
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 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 | 0,022 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».