Public Knowledge, Attitudes, and Practices Related to COVID-19 in Iran: Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic is a rapidly growing outbreak, the future course of which is strongly determined by people's adherence to social distancing measures. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the knowledge level, attitudes, and practices of the Iranian population in the context of COVID-19. METHODS: A nationwide study was conducted from March 24 to April 3, 2020, whereby data were collected via an online self-administered questionnaire. RESULTS: Responses from 12,332 participants were analyzed. Participants' mean knowledge score was 23.2 (SD 4.3) out of 30. Most participants recognized the cause of COVID-19, its routes of transmission, its symptoms and signs, predisposing factors, and prevention measures. Social media was the leading source of information. Participants recognized the dangers of the situation and felt responsible for following social distancing protocols, as well as isolating themselves upon symptom presentation. Participants' mean practice score was 20.7 (SD 2.2) out of 24. Nearly none of the respondents went on a trip, and 92% (n=11,342) washed their hands before touching their faces. CONCLUSIONS: Knowledge of COVID-19 among people in Iran was nearly sufficient, their attitudes were mainly positive, and their practices were satisfactory. There is still room for improvement in correcting misinformation and protecting people from deception. Iranians appear to support government actions like social distancing and care for their and others' safety.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».