College students’ knowledge, attitude, and practices on COVID-19 prevention post e-health education program
Notice bibliographique
Résumé
This study explored if significant improvements in knowledge, attitude, and practices among college students will be observed post E-health education program on COVID-19 prevention. The study reports a pre-post quantitative research on 178 college students. The participants received nine sessions of e-health education developed using the Communicable Disease Control Health Education Curriculum Analysis Tool (HECAT) through Zoom. The adapted and modified questionnaire was developed from previously published literature regarding viral epidemics related to MERS-CoV disease, infection prevention, and control measures for COVID-19 by World Health Organization and the Communicable Disease Control and Prevention guidelines. The first phase gathers the relevant profile and background of the participants, and the last phase comprises post-evaluation. The data were analyzed using SPSS version 27. The results indicate above-average means for knowledge on COVID-19 prevention in the pretest (17.75±2.27) and the posttest (17.60±2.95). Moreover, the participants were aware of the importance of vaccination, social distancing measures, following health protocols, and the essentiality of compliance with government agencies' guidelines. However, the participants were not practicing some of these health measures, as evidenced by the low means in the pretest (1.75±0.97) and posttest (1.66±1.08). All tests for significant differences of pretest and posttest means of knowledge (p=0.46), attitude (p=0.12), and practices (p=0.41) on COVID-19 prevention were all insignificant. Our study provides evidence that the online health education program improved college students' knowledge and attitude toward COVID-19 prevention. Still, they did not adhere to or practice some of the health measures to prevent its transmission.
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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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».