Study of Nurses’ Knowledge About COVID-19 in Al-Hilla Teaching Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The COVID-19 pandemic is a major health crisis that emerged at the end of the first quarter of the 21st century and changed the lives of millions of people globally. Nurses have close contact with infectious patients; therefore, nurses need to obtain sufficient knowledge in this regard. They need to assess their level of knowledge about COVID-19 and explore their needs to enhance and improve their knowledge in order to be more qualified to fight this virus. This study intends to assess nurses’ knowledge regarding COVID-19 and to find out the differences in nurses’ knowledge about COVID-19 with regard to their demographic variables. Methods: A descriptive (cross-sectional design) study was conducted to assess nurses’ knowledge regarding COVID-19 in Al-Hilla teaching hospitals in Al-Hilla City, Iraq, from September 25, 2020, to February 20, 2022. Using a convenient sampling method, a sample of 200 nurses working at epidemic hospitals was selected. The data collection process began with a questionnaire, which nurses answered as a self-report (questionnaire). Then the questionnaires were collected from the respondents. The average time to fill out the questionnaire was between 10 and 20 minutes. Results: The findings indicate that most nurses (58%) had poor knowledge about COVID-19. There were significant differences in nurses’ knowledge about COVID-19 with regard to their educational levels (P<0.05) and experience in epidemiological wards (P<0.05). Also, there was no difference between nurses’ attitudes toward COVID-19 with regard to their experience in epidemiological wards (P>0.05), but there was a significant difference between nurses’ knowledge about COVID-19 with regard to their source of information about COVID-19 (P<0.05). Discussion: The present study revealed that nurses had moderate knowledge about COVID-19. They had poor knowledge related to the prevention of COVID-19, while they had poor knowledge as overall knowledge related to COVID-19.
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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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 ».