Healthcare workers’ knowledge, risk perception, safety-relevant practices, and work situation during the COVID-19 pandemic: A quantitative survey from Switzerland
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the impact of the COVID-19 pandemic on healthcare workers and healthcare students in higher education and to assess their clinical knowledge, media use, risk perception, perception of governmental measures, and adherence to preventive guidelines to provide policymakers with field-based evidence.Methods: This cross-sectional quantitative survey was conducted by two-stage cluster sampling among Swiss healthcare workers, who performed patient care during the first pandemic wave, and who also pursued an education at a university of applied sciences at the same time (a Bachelor’s or Master’s degree in nursing or an executive degree in healthcare). 75 individuals participated between 5th May and 1st June 2020. Their data was analyzed by bivariate hypothesis testing and multiple logistic regression.Results: Considerable levels of task-related and emotional stress were prevalent, accompanied by a large proportion of respondents who did not have sufficient protective materials or necessary decisions in place to effectively protect themselves or others from infection with COVID-19. Knowledge was considerably limited, especially regarding the efficacy of standard hygiene as a preventive measure. The preparation of the government and the healthcare sector was perceived as insufficient.Conclusions: Comprehensive management of infodemic challenges and foresighted development of education, human resources, clinical processes, and protective materials are highly recommended.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».