Public Health Workers’ Knowledge, Attitude, and Practice Regarding COVID-19: The Impact of the Field Epidemiology Training Program in the Eastern Mediterranean Region
Notice bibliographique
Résumé
Background Globally, there is a growing need for public health professionals skilled in preventing and responding to the surge of emerging and re-emerging infectious diseases. This is particularly important to the Eastern Mediterranean countries that are facing emergencies in addition to the increased public health risks of unprecedented scale during the COVID-19 pandemic. Public health professionals are instrumental in responding to the COVID-19 pandemic in terms of detecting and monitoring new cases, conducting investigations, tracing contacts, ensuring patients are being tested, applying isolation and quarantine protocols, providing up-to-date information, educating the community, and producing statistics and models to track disease progression. Objective This study aims to compare knowledge, attitude, and practice (KAP) regarding COVID-19 between public health workers (PHWs) that attended the Field Epidemiology Training Program (FETP trained) and those who did not attend FETP (non-FETP trained). Methods A multicountry cross-sectional survey was conducted among PHWs who participated in the COVID-19 pandemic in 10 countries in the Eastern Mediterranean Region. An online questionnaire that included demographic information and KAP regarding the COVID-19 pandemic was distributed among PHWs. The scoring system was used to quantify the answers; bivariate and multivariate analyses were performed to compare FETP-trained with non-FETP–trained PHWs. Results Overall, 1337 PHWs participated, with 835 (62.4%) <40 years of age and 851 (63.6%) male participants. Of them, 423 (31.6%) were FETP trained, including 189 (44.7%) at an advanced level, 155 (36.6%) at an intermediate level, and 79 (18.7%) had basic level training. Compared to non-FETP–trained participants, FETP-trained participants were older and had higher KAP scores. FETP participation was low in infection control and public health laboratories. KAP mean scores for intermediate-level attendees were comparable to the advanced level. Conclusions FETP-trained participants had better KAP than non-FETP–trained PHWs. Expanding the intermediate level, maintaining the rapid response training, and introducing the laboratory component are recommended to maximize the benefit from the FETP. Infection control, antimicrobial resistance, and coordination are areas where training should be included.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».