Resident physicians’ perceptions of COVID-19 risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resident physicians provide front-line care to coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients, but little is known about how they perceive the risk to their own health or how this is affected by the increasing role of social media in disseminating information. This study aims to determine resident physicians’ perceptions of personal COVID-19 risk during the first COVID wave and compare risk perceptions between low–average and high social media users. METHODS: We conducted a cross-sectional survey at the University of Toronto in May 2020 among resident physicians in internal medicine, emergency medicine, critical care, and anaesthesia. Participants were considered high social media users if above the median for daily social media use and low–average users if at or below the median. The primary outcome was perceived risk of hospitalization with COVID-19 within 6 months. RESULTS: A total of 98 resident physicians reported a median of 1–2 hours daily on social media, and 55.7% endorsed social media as a very or the most common source of information on COVID-19. The median overall perceived risk of hospitalization was 10% (inter-quartile range [IQR] 5–25)—7.5% for low–average social media users and 17.5% for high social media users ( p = 0.10). CONCLUSIONS: Resident physicians have an elevated perception of COVID-19 risk, including a perceived risk of hospitalization 250 times greater than the local population risk. Although social media are an important source of information on COVID-19, risk perception did not significantly differ between high and low–average social media users.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».