Knowledge, Attitude, and Practice Towards COVID-19 Among Pharmacists: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 outbreak has caused governments to put pandemic-related guidelines requiring compliance and understanding by healthcare professionals to mitigate its spread uncontrollably. We studied pharmacists' knowledge, attitude, and practice towards the COVD-19 outbreak compared with other healthcare workers during the pandemic in Saudi Arabia. METHODS: We surveyed pharmacists' socio-demographics (n=50) compared with other healthcare professionals (n=378) during lockdown starting in June 2020. We measured respondents' level of knowledge (n=10 questions, maximum score of 10), attitude (n=17 questions, maximum score of 80), and their practices (n=16 questions, maximum score of 80) towards COVID-19 infection. RESULTS: Median knowledge score was 8 (25th-75th percentiles: 7-9), attitude score 76 (70-80) and practice score 74 (68-78). Good knowledge predictors were >20 years working experience [OR: 2.05 (95% CI: 1.03-4.06); P=0.04] and >50% working in clinical practice [OR: 1.72 (95% CI: 1.12-2.66); P=0.01], in inverse relationship with paramedical professions [OR: 0.45 (95% CI: 0.45 (0.28-0.72)); P=0.001] and working in a university hospital [OR: 0.51 (95% CI: 0.33. 0.81); P=0.004]. Availability of pharmaceutical information and treatment options was associated with good attitude [OR: 2.19 (95% CI: 1.04-4.59); P=0.039] and acquaintance as primary information sources negatively associated with good attitude [OR: 0.34 (95% CI: 0.15-0.8); P=0.013]. Good practice predictors were female gender [OR: 3.84 (95% CI: 2.37-6.24); P<0.001], military hospital employment [OR: 2.32 (95% CI: 1.25-4.31); P=0.008], USA [OR: 3.41 (95% CI: 1.03-11.22); P=0.044] or UK [OR: 8.86 (95% CI: 1.91-41.07); P=0.005] qualifications, and information on supportive measures [OR: 2.2 (95% CI: 1.36-3.56); P=0.001]. CONCLUSION: Health workers displayed good knowledge about COVID-19, while profession and working experience predicted adequate knowledge, positive attitude, or practice towards disease management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».