Perception of Ophthalmologists of COVID-19 Using the Health Belief Model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To assess ophthalmologists' preparedness in such a critical period in the history of pandemics, a logical socio-psychological framework assessment using the health belief model (HBM) is essential to evaluate their risk perception, their willingness to actively participate in engaging in protective health behavior and acknowledge its benefits, and their capability to perform adequate successful methods for limiting the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and overcome the barriers they might encounter while implementing such precautions. Methods A cross-sectional study conducted at King Khaled Eye Specialist Hospital using a questionnaire-based (HBM) was distributed to 135 ophthalmologists in the institute to evaluate their risk perception of COVID-19 and determine which components of the HBM contribute to preventive health behavior related to the COVID-19 infection. Results The questionnaire had a reasonable response rate (79.3%, 107 ophthalmologists, including 48 consultants, 51 fellows, and 36 residents). The study demonstrated that this model is useful and mapped how several components were significantly correlated to actions. Most significantly, perceived susceptibility was the most important predictor of action. The second most important determinant of action was the perceived benefit. Conclusion Pandemics such as COVID-19 are likely to happen again in the future. Explicit attention to factors influencing motivation such as threat perception to adopt appropriate health-related behavior to limit the spread of communicable diseases is necessary. This study has successfully represented preparedness and risk behavior perception of ophthalmologists of the novel COVID-19 pandemic in one of the largest tertiary eye hospitals in the Middle East using the Health Belief Model.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».