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Enregistrement W4214846473 · doi:10.4103/jcls.jcls_14_21

Perception of healthcare workers towards the government's Coronavirus disease 2019 pandemic response in Ekiti State, Nigeria

2022· article· en· W4214846473 sur OpenAlexaboutno aff
Adeyinka Adeniran, Esther O. Oluwole, Florence C. Chieme, Babatunde Olujobi, Marcus M. Ilesanmi, Omobola Y. Ojo, Modupe R. Akinyinka

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentQuarter (Canadian coin)PandemicGovernment (linguistics)PerceptionDescriptive statisticsHealth careMedicineCross-sectional studyPsychologyFamily medicineEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseasePolitical scienceGeographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Globally, coronavirus 2019 pandemic has led to severe illnesses, loss of lives, and social disruption in Nigeria. Ekiti State government introduced different strategies, protocols, and standard operating procedures in the control of the pandemic. This study assessed the perception of primary healthcare workers (HCWs) to the measures introduced to combat the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in Ekiti State, Nigeria. Methods: This study was a descriptive cross-sectional study conducted between August and September 2020 among primary HCWs in Ekiti State. A Google survey tool was used to create an online questionnaire which was administered to respondents on social media platform. Analysis was done using STATA SE 12. Descriptive and bivariate analysis were conducted with a level of significance set at P < 0.05. Results: The mean ± standard deviation age of the respondents was 44.2 ± 6.7 years. Almost all (99.4%) of respondents had heard of COVID-19 pandemic while less than three-quarter (67.7%) had been trained on COVID-19. About half (54.6%) and (50.0%), respectively had good knowledge and perception of COVID-19, while three-quarter (75%) had good practice. About half (50.4%) had good perception about government's response toward COVID-19 prevention and protocols. Social and news media and family and friends were significantly associated with respondents' perception toward government' response ( P = 0.000; 0.006 and 0.011) respectively. Similarly, the level of perception and practice of respondents were found to be statistically significant with respondent's perception of government response to COVID-19 ( P = 0.001 and 0.040) respectively. Conclusion: Only about half of the respondents had good knowledge of COVID-19 and positive perception toward government's response to COVID-19 pandemic. Intensification of government's efforts toward the pandemic control in Nigeria is recommended.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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