Corona virus-19 preventive practices among primary health workers in Owo local government, Ondo state Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an infectious disease with high mortality. Healthcare workers are at the frontline of COVID-19 response and are prone to infection. Therefore, healthcare workers’ preventive practices cannot be underestimated. The study aimed to determine the COVID-19 preventive practices among primary health workers in Owo, Local Government, Ondo state Nigeria.Methods: This was a descriptive cross-sectional study. Consenting staff of primary health centres completed a pretested self-administered questionnaire. The data were analysed using descriptive and inferential statistics.Results: A total of 400 respondents were recruited with 91 (22.8%) males and 309 (77.2%) females giving male to female ratio of 1:3.4. The age range of the respondents was 19-61 years with a mean age of 37.1 (8.1) years. More than half (58.0%) had tertiary level of education and most participant were community health extension workers (36.7%). Majority (99.8%) of the workers were aware of COVID-19 though 212 (53.0%) had good knowledge. The major source of information was the television (94.3%). About 351 (87.8%) had positive attitude despite 383 (95.7%) agreeing that COVID-19 is a problem in Nigeria. More than three-quarter (76.5%) had good practice. There was a significant relationship between knowledge (χ2=29.072, p<0.001), attitude (χ2=35.156, p<0.001) with practice. Educational level was the only factor associated with adherence to COVID-19 guideline (χ2=5.256; p=0.022). The predictors of good practice include knowledge (95% CI =2.296-6.269; p<0.001) and attitude (95% CI =3.079-10.767; p<0.001).Conclusions: The health workers had good knowledge, positive attitude and good preventive practices towards COVID-19.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».