Gene Therapy Knowledge and Attitude Among Healthcare Professionals: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess healthcare professionals' knowledge, attitudes, and concerns toward gene therapy in Saudi Arabia. We conducted an online cross-sectional survey via convenience sampling during the period from December 2018 to March 2019. A total of 419 (358 pharmacists and 61 physicians) responded to our questionnaire. Three hundred and nine (73.7%) were male, and the mean (±SD) age of 32.0 ± 7.7 years. The mean knowledge scores of all participants, pharmacists, and physicians were 3.8 ± 1.9, 3.8 ± 1.9, and 3.7 ± 1.9, respectively ( P = 0.73). Higher knowledge score was associated with younger age (Coefficient: −0.03; P = 0.02), male (Coefficient: 0.57; P = 0.01), master's degree (Coefficient: 0.93; P = 0.003) and Ph.D. holders (Coefficient: 1.10; P = 0.01), and participants graduated from Canada (Coefficient: 2.10; P = 0.01).Moreover, about half of the respondents (55%) were concerned about gene therapy, and genetics training at college was considered the best gene therapy education method by 69.4%. Attitude score was not significantly associated with the profession ( P = 0.88) but positively correlated with the knowledge score (rho= 0.4; P < 0.001). In conclusion, pharmacists and physicians showed limited knowledge with a positive attitude toward gene therapy. Therefore, educational programs on gene therapy need to be considered, focusing primarily on the safety, and social acceptance of such new therapeutic management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».