Knowledge and Behaviors Toward COVID-19 Among US Residents During the Early Days of the Pandemic: Cross-Sectional Online Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».