Assessing COVID-19 Pandemic Risk Perception and Response Preparedness in Veterinary and Animal Care Workers
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary and animal care workers perform critical functions in biosecurity and public health, yet little has been done to understand the unique needs and barriers these workers face when responding during a pandemic crisis. In this article, we evaluated the perceived risks and roles of veterinary and animal care workers during the COVID-19 pandemic and explored barriers and facilitators in their readiness, ability, and willingness to respond during a pandemic. We deployed a survey targeting US veterinary medical personnel, animal shelter and control workers, zoo and wildlife workers, and other animal care workers. Data were collected on respondents' self-reported job and demographic factors, perceptions of risk and job efficacy, and readiness, ability, and willingness to respond during the pandemic. We found that leadership roles and older age had the strongest association with decreased perceived risk and improved job efficacy and confidence, and that increased reported contact level with others (both coworkers and the public) was associated with increased perceived risk. We determined that older age and serving in leadership positions were associated with improved readiness, willingness, and ability to respond. Veterinary and animal care workers' dedication to public health response, reflected in our findings, will be imperative if more zoonotic vectors of SARS-CoV-2 arise. Response preparedness in veterinary and animal care workers can be improved by targeting younger workers not in leadership roles through support programs that focus on improving job efficacy and confidence in safety protocols. These findings can be used to target intervention and training efforts to support the most vulnerable within this critical, yet often overlooked, workforce.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».