Exploratory analysis of the knowledge, attitudes and perceptions of healthcare workers about arboviruses in the context of surveillance in the Republic of Guinea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The escalating risk and contemporary occurrences of arbovirus infections prompt a critical inquiry into the ability of nations to execute efficient surveillance systems capable to detect, prevent and respond to arbovirus outbreaks. Healthcare workers (HCWs) are the major actors in the surveillance of infectious diseases with epidemic potential. The objective of this study was to evaluate the knowledge, attitudes and perceptions of HCWs regarding arboviruses in the public health facilities of Conakry, Guinea. METHODS: A cross-sectional survey was conducted during the from December 27, 2022, to January 31, 2023, encompassing from public health facilities in Conakry. The data collection process encompassed various aspects, including the characteristics of health facilities, socio-demographic and professional attributes of HCWs, the information received concerning arboviruses and the sources of information, as well as a series of inquiries designed to evaluate their knowledge, attitudes and perceptions. Subsequently, scores were computed for knowledge, attitude and perception. To identify the factors influencing the knowledge, attitudes, and perceptions of HCWs regarding arboviruses, Decision Tree and Inference Conditional Tree models were used. RESULTS: A total of 352 HCWs participated in the study, comprising 219 from national hospitals, 72 from municipal hospitals and 61 from primary health centers. More than half of the respondents (54.3%) had never received information on arboviruses. Only 1% of the respondents had good knowledge about arboviruses, 95.7% had a negative attitude about arboviruses. Moreover, nearly 60% of the respondents had a moderate perception and 24.1% had a good perception. The analysis revealed significant associations between the knowledge and attitudes of respondents concerning arboviruses and their years of professional experience and age. CONCLUSION: This study highlights the imperative requirement for comprehensive training targeting HCWs to enhance their capacity for early case detection within healthcare facilities. Additionally, there is a crucial need for analogous studies adopting a mixed-methods approach across all healthcare regions in Guinea.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».