Knowledge, attitude and perception of Pakistanis towards COVID-19; a large cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Novel Coronavirus Disease (COVID-19) has created havoc globally as countries worldwide struggle to combat this pandemic. Since prevention and social isolation are known to be the only ways to prevent the spread of COVID-19, this has created challenges among the lower-middle income countries (LMIC) including Pakistan, as it battles between an under-resourced healthcare, an economic shutdown, and widespread myths and misconceptions. Therefore, a study was conducted to evaluate the knowledge, attitude and perceptions regarding COVID-19 as public understanding is vital to help facilitate the control of this outbreak. METHODS: A pre-validated online questionnaire was distributed among the general population of Pakistan from 1st to 12th June 2020. Descriptive statistics were analyzed using SPSS v25. Adequate knowledge was assigned as a score of > 4 (range: 0-8) and good perception as a score of > 3 (range: 0-5). Chi-square test was used to determine the significance of difference in knowledge and perception of COVID-19 with socio-demographic characteristics. Logistic regression analysis was run to identify factors associated with adequate knowledge and perception. P < 0.05 was considered as significant. RESULTS: A total of 1200 respondents participated in this study with a wide range of age groups and education. Majority of the respondents had adequate knowledge (93.3%) with a mean score of 6.59 ± 1.35, and good perception (85.6%) with a mean score of 4.29 ± 0.82. Significant differences in knowledge and perception were observed among genders, age groups, education and between students and employees in the healthcare and non-healthcare department. A multivariate analysis revealed a higher educational status and female gender to be significant predictors of adequate knowledge and perception. CONCLUSIONS: Albeit the surge of COVID-19 cases in Pakistan, the participants demonstrated an overall adequate knowledge and good perception towards COVID-19. There is a need to follow the preventive protocols and dissemination of correct information through conducting educational interventions that target safe health practices and provide appropriate information on this infection.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».