Baseline knowledge and attitudes on COVID-19 among hotels’ staff: A cross-sectional study in Kigali, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization declared coronavirus disease 2019 (COVID-19) as a global pandemic on the 11th of March, 2020. Hotels and other public establishments have been associated with higher transmission rates. Sensitisation of staff and strengthening of Infection Prevention and Control (IPC) practices in such settings are important interventions. This study assessed the baseline knowledge and attitudes on COVID-19 among hotels' representatives in Kigali, Rwanda. METHODS: A cross-sectional study was conducted among hotels' staff in Kigali in July 2020. A structured questionnaire was self-administered to 104 participants. Baseline knowledge and attitudes were assessed using a number of pre-test questions and mean scores were used to dichotomise the participants' responses as satisfactory or unsatisfactory. RESULTS: All of the 104 hotels' staff completed the self-administered questionnaires. Sixty-seven percent (n = 70) were male and 58% (n = 60) were aged between 30 and 44 years. The satisfactory rate of correct answers was 63%±2.4 (n = 66) on knowledge and 68%±1.7 (n = 71) on attitudes evaluation. Participants with University education were more likely to have satisfactory knowledge (AOR: 2.6, 95% C.I: 1.07-6.58) than those with secondary education or less. The staff working in the front-office (AOR: 0.05; 95% CI 0.01-0.54) and housekeeping (AOR: 0.09; 95% C.I: 0.01-0.87) were less likely to have satisfactory attitudes than those working in the administration. CONCLUSIONS: Hotels' staff based in the capital of Rwanda have shown satisfactory knowledge and attitudes regarding appropriate IPC practices for preventing the COVID-19 transmission. Educational interventions are needed to improve their knowledge and attitudes for better prevention in this setting.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».