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Enregistrement W3021945015 · doi:10.2196/19161

Knowledge and Behaviors Toward COVID-19 Among US Residents During the Early Days of the Pandemic: Cross-Sectional Online Questionnaire

2020· article· en· W3021945015 sur OpenAlexvenueno aff
John M. Clements

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Human Medicine, Michigan State UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésOddsCross-sectional studyOdds ratioPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PurchasingPublic healthDemographyFamily medicineComputer-assisted web interviewingDiseaseNursingLogistic regressionInfectious disease (medical specialty)MarketingBusinessSociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The early days of the coronavirus disease (COVID-19) pandemic in the United States brought uncertainty in the knowledge about COVID-19 and what to do about it. It is necessary to understand public knowledge and behaviors if we are to effectively address the pandemic. OBJECTIVE: The aim of this study is to test the hypothesis that knowledge about COVID-19 influences participation in different behaviors including self-reports of purchasing more goods than usual, attending large gatherings, and using medical masks. METHODS: This study was funded and approved by the Institutional Review Board on March 17, 2020. The cross-sectional online survey of 1034 US residents aged 18 years or older was conducted on March 17, 2020. RESULTS: For every point increase in knowledge, the odds of participation in purchasing more goods (odds ratio [OR] 0.88, 95% CI 0.81-0.95), attending large gatherings (OR 0.87, 95% CI 0.81-0.93), and using medical masks (OR 0.56, 95% CI 0.50-0.62) decreased by 12%, 13%, and 44%, respectively. Gen X and millennial participants had 56% and 76% higher odds, respectively, of increased purchasing behavior compared to baby boomers. The results suggest that there is a politicization of response recommendations. Democrats had 30% lower odds of attending large gatherings (OR 0.70, 95% CI 0.50-0.97) and 48% lower odds of using medical masks (OR 0.52, 95% CI 0.34-0.78) compared to Republicans. CONCLUSIONS: This survey is one of the first attempts to study determinants of knowledge and behaviors in response to the COVID-19 pandemic in the United States. A national, coordinated effort toward a pandemic response may ensure better compliance with behavioral recommendations to address this public health emergency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations378
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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