P35 - Quelles sont les observations des professionnels de santé marocains au sujet de la crise sanitaire du COVID-19 ? Traitement du langage naturel de la question ouverte d'une enquête à grande échelle

Dans sa gestion de la pandémie de COVID-19, la direction marocaine de l’épidémiologie et de lutte contre les maladies (DELM) était chargée de tous les aspects épidémiologiques et de santé publique relatifs à la gestion de la covid avec l'appui du comité scientifique et technique national. Des m...

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Veröffentlicht in:Journal of Epidemiology and Population Health 2024-05, Vol.72, p.202475, Article 202475
Hauptverfasser: Zeghari, Z., Bennani Mechita, N., Benfouila, FZ, Benamar, T., Merabet, M., Youbi, M., Belayachi, J., Abouqal, R.
Format: Artikel
Sprache:eng
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Beschreibung
Zusammenfassung:Dans sa gestion de la pandémie de COVID-19, la direction marocaine de l’épidémiologie et de lutte contre les maladies (DELM) était chargée de tous les aspects épidémiologiques et de santé publique relatifs à la gestion de la covid avec l'appui du comité scientifique et technique national. Des manuels de procédures de veille et de riposte ont été publiés accompagnés de formations des professionnels de santé. Cette étude avait pour but d’évaluer le retour de ces professionnels de santé par rapport à cette crise et à sa gestion grâce au traitement du langage naturel. Cette étude a utilisé les données obtenues à partir du questionnaire d'une étude sur les connaissances, attitudes et pratiques associées à laCOVID, auquel ont répondu 1584 professionnels de santé en 2022. La question ouverte de cette enquête était une demande de commentaires par rapport aux thèmes abordés dans le questionnaire (connaissances sur la maladie, les procédures du ministère, leurs perceptions et leur pratique quotidienne); 343 professionnels de santé (21,7 %) ont répondu à la question ouverte. Les commentaires obtenus ont été exploités via un traitement du langage naturel avec le programme R version 4.3.2. Au préalable à la modélisation thématique, un pré-traitement du corpus a été réalisé avec tokenisation, lemmatisation et suppression des mots vides. Une cartographie des réseaux de cooccurrence des mots grâce au coefficient Jaccard a été élaborée. L'extraction des sujets a été effectuée avec l'allocation latente de Dirichlet (LDA), une méthode d'apprentissage automatique qui affecte les mots à différents sujets avec des probabilités. Le nombre des sujets a été déterminé par les indices du package ldatuning. Les sujets extraits par LDA étaient au nombre de 10 : la formation, la gestion du personnel, la prise en charge, les moyens de protection, les primes de motivation, la vaccination, les tests, le secteur privé, les procédures, les études. La cartographie du réseau de co-occurence des mots confirme cette tendance et permet de regrouper ces sujets en 6 thèmes. Le thème le plus mentionné était celui du besoin en formation continue des professionnels de santé adaptées au terrain. Le deuxième thème concernait le manque de matériel de protection individuelle pour les patients et celui de tests rapides. La prise en charge des patients était le troisième thème notamment celle des cas graves, du covid long et la communication sur la vaccination. La gestion du personnel et sa mobilisation co
ISSN:2950-4333
DOI:10.1016/j.jeph.2024.202475