Diverging levels of COVID-19 governmental response satisfaction across middle eastern Arab countries: a multinational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public acceptance of governmental measures are key to controlling the spread of infectious diseases. The COVID-19 pandemic has placed a significant burden on healthcare systems for high-income countries as well as low- and middle-income countries (LMICs). The ability of LMICs to respond to the challenge of the COVID-19 pandemic has been limited and may have affected the impact of governmental strategies to control the spread of COVID-19. This study aimed to evaluate and compare public opinion on the governmental COVID-19 response of high and LMICs in the Middle East and benchmark it to international countries. METHODS: An online, self-administered questionnaire was distributed among different Middle Eastern Arab countries. Participants' demographics and level of satisfaction with governmental responses to COVID-19 were analyzed and reported. Scores were benchmarked against 19 international values. RESULTS: A total of 7395 responses were included. Bahrain scored highest for satisfaction with the governmental response with 38.29 ± 2.93 on a scale of 40, followed by the Kingdom of Saudi Arabia (37.13 ± 3.27), United Arab Emirates (36.56 ± 3.44), Kuwait (35.74 ± 4.85), Jordan (23.08 ± 6.41), and Lebanon (15.39 ± 5.28). Participants' country of residence was a significant predictor of the satisfaction score (P < 0.001), and participants who suffered income reduction due to the pandemic, had a history of SARS-CoV-2 infection, and held higher educational degrees had significantly lower satisfaction scores (P < 0.001). When benchmarked with other international publics, countries from the Gulf Cooperation Council had the highest satisfaction level, Jordan had an average score, and Lebanon had one of the lowest satisfaction scores. CONCLUSION: The political crisis in Lebanon merged with the existing corruption were associated with the lowest public satisfaction score whereas the economical instability of Jordan placed the country just before the lowest position. On the other hand, the solid economy plus good planning and public trust in the government placed the other countries of the Gulf Cooperation Council on top of the scale. Further investigation is necessary to find out how the governments of other low-income countries may have handled the situation wisely and gained the trust of their publics. This may help convey a clearer picture to Arab governments that have suffered during the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».