Public awareness and perception towards COVID-19 in Sub-Saharan African countries during the lockdown
Notice bibliographique
Résumé
Background: The coronavirus disease (COVID-19) outbreak has caused a universal health crisis resulting in significant morbidities and mortalities particularly among high-risk groups. This study sought to determine regional factors associated with knowledge and attitude towards COVID-19 mitigation practices and risk perception of contracting the disease in Sub-Saharan African (SSA) countries. Methods: A cross-sectional anonymous online study was conducted among 1970 participants between April and May 2020, during the lockdown in many SSA countries. Recruitment of participants was via WhatsApp, Facebook and emails using authors’ networks. The outcome variables were KAP (knowledge, attitudes and practice) of COVID-19 and analysis of variance (ANOVA) with post hoc test was run to assess the level of KAP by four regions in SSA. Simple and multiple linear regression (MLR) analyses were performed to examine factors associated with the outcome measures in the four SSA regions. Results: Mean knowledge (P=0.707) and risk perception (P=0.904) scores by four regions in SSA did not differ significantly. However, the mean attitude score was higher among West Africans compared with Southern (P=0.019) and Central Africans (P=0.003). MLR analysis revealed that among those living in West (adjusted coefficient β=-0.83 95% CI: -1.19, -0.48) and Southern Africa (β=-0.91 95% CI: -1.42, -0.40), having a primary or secondary education was associated with a decrease in knowledge scores while not being worried about COVID-19 decreased risk perception scores across the four SSA regions(West [β=-6.57, 95% CI: -7.53, -5.62], East [β=-6.24: 95% CI: -8.34,-4.15], Central [β=-6.51, 95% CI: -8.70, -4.31], and Southern Africa [β=-6.06: 95% CI: -7.51, -4.60]). Except among Southern Africans, participants who practiced self-isolation had positive attitude towards COVID-19. Conclusion: Future research on health education regarding COVID-19 or a future related pandemic in SSA should target people with lower education, those who do not self-isolate, those living in Southern and Western Africa and not worried about contracting COVID-19.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».