Attitudes and Satisfaction toward the Taken Procedures to Tackle COVID-19 Pandemic in Palestine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the beginning of the COVID-19 pandemic, there have been differences in the mitigation strategies implemented by governments worldwide. In addition, people's acceptance and adherence to these strategies, such as avoiding large gatherings and shelter in place, varied. The current study aims to assess the attitude and satisfaction with the procedures to tackle COVID-19 in Palestine. METHODS: This cross-sectional descriptive study was conducted in the Palestinian territories, including, Gaza Strip, West Bank, and East Jerusalem, between April 29, 2020, and June 5, 2020, using a validated online questionnaire. The questionnaire included three sections: socio-demographic characteristics, attitude towards the measures and behaviors to avoid COVID-19 infection and its consequences, and level of people satisfaction with the response of the community and local authorities to combat the COVID-19 pandemic. A convenience sampling method was used to select participants. Statistical analysis was performed using SPSS version 26. RESULTS: A total of 570 adults aged ≥18 years (56.3% males and 43.7% females) were included in the study. The mean positive attitude score (average % agree or strongly agree) was 94.22%; 95.24%, 95.18%, and 92.18% in the Gaza Strip, West Bank, and East Jerusalem, respectively. While, the mean satisfaction score was 44.26%, distributed as 47.16%, 46.1%, and 39.22% in the Gaza Strip, West Bank, and East Jerusalem, respectively. Additionally, there were statistically significant variations by most attitude and satisfaction variables across the governorates included in the study (p < 0.05). The current study demonstrated high levels of positive attitude but suboptimal level of satisfaction toward the taken procedures to tackle COVID-19 in Palestine. CONCLUSIONS: Varied implementation strategies to improve the levels of satisfaction toward the approaches to combat the COVID-19 pandemic are recommended.
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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 | 0,008 | 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 ».