Public awareness and knowledge of sepsis: a cross-sectional survey of adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is a life-threatening complication of the body's response to infection. The financial, medical, and psychological costs of sepsis to individuals and to the healthcare system are high. Most sepsis cases originate in the community, making public awareness of sepsis essential to early diagnosis and treatment. There has been no comprehensive examination of adult's sepsis knowledge in Canada. METHODS: We administered an online structured survey to English- or French-literate adults in Canada. The questionnaire comprised 28 questions in three domains: awareness, knowledge, and information access. Sampling was stratified by age, sex, and geography and weighted to 2016 census data. We used descriptive statistics to summarize responses; demographic differences were tested using the Rao-Scott correction for weighted chi-squared tests and associations using multiple variable regression. RESULTS: Sixty-one percent of 3200 adults sampled had heard of sepsis. Awareness differed by respondent's residential region, sex, education, and ethnic group (p < 0.001, all). The odds of having heard of sepsis were higher for females, older adults, respondents with some or completed college/university education, and respondents who self-identified as Black, White, or of mixed ethnicity (p < 0.01, all). Respondent's knowledge of sepsis definitions, symptoms, risk factors, and prevention measures was generally low (53.0%, 31.5%, 16.5%, and 36.3%, respectively). Only 25% of respondents recognized vaccination as a preventive strategy. The strongest predictors of sepsis knowledge were previous exposure to sepsis, healthcare employment, female sex, and a college/university education (p < 0.001, all). Respondents most frequently reported hearing about sepsis through television (27.7%) and preferred to learn about sepsis from healthcare providers (53.1%). CONCLUSIONS: Sepsis can quickly cause life-altering physical and psychological effects and 39% of adults sampled in Canada have not heard of it. Critically, a minority (32%) knew about signs, risk factors, and strategies to lower risk. Education initiatives should focus messaging on infection prevention, employ broad media strategies, and use primary healthcare providers to disseminate evidence-based information. Future work could explore whether efforts to raise public awareness of sepsis might be bolstered or hindered by current discourse around COVID-19, particularly those centered on vaccination.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».