Knowledge, risk perception and adherence to COVID-19 prevention advisory among police officers in Makurdi Metropolis Benue State, 2020.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: April 2020, 668 confirmed cases, 22 deaths and 188 recoveries have been reported. Police officers are at the forefront of enforcing advisories to ensure public compliance. However, there is a paucity of data on knowledge, risk perception, and adherence to COVID-19 advisories issued by the Health authorities particularly among the police officers. We, therefore, assessed the knowledge, risk perceptions and adherence to NCDC recommended advisory on COVID-19. METHODS: we conducted a two-stage sampling cross-sectional study among different cadres of police officers in Benue State, Nigeria using a pretested, semi-structured, interviewer-administered questionnaire. The results of the study were presented in frequencies and proportions. Chi-square test was used for an association between variables at p-value < 0.05. RESULTS: = 112.5, p = 0.001) were found to be associated with good adherence. CONCLUSION: while most participants had a good knowledge of COVID-19 transmission dynamics, and positive risk perception about COVID-19, good adherence to public health advisories were low. We recommended periodic training, provision of adequate PPE and personal hand-sanitizers as a strategy to improve adherence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».