Theoretically Informed Correlates of Hepatitis B Knowledge among Four Asian Groups: The Health Behavior Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have examined theoretically informed constructs related to hepatitis B (HBV) testing, and comparisons across studies are challenging due to lack of uniformity in constructs assessed. The present analysis examined relationships among Health Behavior Framework factors across four Asian American groups to advance the development of theory-based interventions for HBV testing in at-risk populations. METHODS: Data were collected from 2007-2010 as part of baseline surveys during four intervention trials promoting HBV testing among Vietnamese-, Hmong-, Korean- and Cambodian-Americans (n = 1,735). Health Behavior Framework constructs assessed included: awareness of HBV, knowledge of transmission routes, perceived susceptibility, perceived severity, doctor recommendation, stigma of HBV infection, and perceived efficacy of testing. Within each group we assessed associations between our intermediate outcome of knowledge of HBV transmission and other constructs, to assess the concurrent validity of our model and instruments. RESULTS: While the absolute levels for Health Behavior Framework factors varied across groups, relationships between knowledge and other factors were generally consistent. This suggests similarities rather than differences with respect to posited drivers of HBV-related behavior. DISCUSSION: Our findings indicate that Health Behavior Framework constructs are applicable to diverse ethnic groups and provide preliminary evidence for the construct validity of the Health Behavior Framework.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».