Predictors of COVID-19 Information Sources and Their Perceived Accuracy in Nigeria: Online Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective communication is critical for mitigating the public health risks associated with the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: This study assesses the source(s) of COVID-19 information among people in Nigeria, as well as the predictors and the perceived accuracy of information from these sources. METHODS: We conducted an online survey of consenting adults residing in Nigeria between April and May 2020 during the lockdown and first wave of COVID-19. The major sources of information about COVID-19 were distilled from 7 potential sources (family and friends, places of worship, health care providers, internet, workplace, traditional media, and public posters/banners). An open-ended question was asked to explore how respondents determined accuracy of information. Statistical analysis was conducted using STATA 15.0 software (StataCorp Texas) with significance placed at P<.05. Approval to conduct this study was obtained from the Lagos State University Teaching Hospital Health Research Ethics Committee. RESULTS: A total of 719 respondents completed the survey. Most respondents (n=642, 89.3%) obtained COVID-19-related information from the internet. The majority (n=617, 85.8%) considered their source(s) of information to be accurate, and 32.6% (n=234) depended on only 1 out of the 7 potential sources of COVID-19 information. Respondents earning a monthly income between NGN 70,000-120,000 had lower odds of obtaining COVID-19 information from the internet compared to respondents earning less than NGN 20,000 (odds ratio [OR] 0.49, 95% CI 0.24-0.98). In addition, a significant proportion of respondents sought accurate information from recognized health organizations, such as the Nigeria Centre for Disease Control and the World Health Organization. CONCLUSIONS: The internet was the most common source of COVID-19 information, and the population sampled had a relatively high level of perceived accuracy for the COVID-19 information received. Effective communication requires dissemination of information via credible communication channels, as identified from this study. This can be potentially beneficial for risk communication to control the pandemic.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».