Healthcare Workers’ Knowledge and Perception of the SARS-CoV-2 Omicron Variant: A Multinational Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
In late November 2021, a new SARS-CoV-2 Variant of Concern (VOC) named Omicron (initially named B.1.1.529) was first detected in South Africa. The rapid spread of the SARS-CoV-2 Omicron variant became globally dominant, and the currently available COVID-19 vaccines showed less protection against this variant. This study aimed to investigate healthcare workers’ (HCWs) knowledge and perceptions about the novel SARS-CoV-2 Omicron variant. A cross-sectional anonymous electronic survey concerning the SARS-CoV-2 Omicron variant was conducted among HCWs during the second week of January 2022. The survey instrument was distributed through social media among HCWs to explore awareness (2 items), knowledge (10 items), source of information (1 item), and perceptions (10 items). Respondents who answered ≥80% of the items correctly were considered as having good knowledge and perception. A total of 940 of the 1054 HCW participants completed the survey (response rate: 89.1%); they had a mean age of 31.2 ± 11.2 years, most were doctors (45.7%), and most were from Asia (64.3%). All the participants were aware of the SARS-CoV-2 Omicron variant (100%). Only 36.3% attended lectures/discussions about Omicron and used news media to obtain information. Only a quarter of the HCWs demonstrated good knowledge (24.3%, n = 228) and perception (20.6%) about Omicron. However, while significant differences were observed in the knowledge and perception among HCWs, only a small proportion of doctors exhibited good knowledge (13%) and perception (10%) about the Omicron variant. HCWs who had participated in training/discussion related to the Omicron variant were more likely to have higher knowledge and perception scores (odds ratio: 1.80; 95% confidence interval: 1.04–3.11). As the SARS-CoV-2 Omicron variant spreads rapidly across the globe, ongoing educational interventions are warranted to improve knowledge and perceptions of HCWs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».