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Enregistrement W3085733793 · doi:10.2196/21071

Trends and Predictors of COVID-19 Information Sources and Their Relationship With Knowledge and Beliefs Related to the Pandemic: Nationwide Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3085733793 sur OpenAlexvenueno aff
Shahmir H. Ali, Joshua Foreman, Yesim Tozan, Ariadna Capasso, Abbey M. Jones, Ralph J. DiClemente

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicOddsInformation source (mathematics)Social mediaGovernment (linguistics)MainstreamCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Odds ratioTracking (education)NewspaperPsychologyMedicineDemographyAdvertisingLogistic regressionPolitical scienceSociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, there is a heightened need to understand health information seeking behaviors to address disparities in knowledge and beliefs about the crisis. OBJECTIVE: This study assessed sociodemographic predictors of the use and trust of different COVID-19 information sources, as well as the association between information sources and knowledge and beliefs about the pandemic. METHODS: An online survey was conducted among US adults in two rounds during March and April 2020 using advertisement-based recruitment on social media. Participants were asked about their use of 11 different COVID-19 information sources as well as their most trusted source of information. The selection of COVID-related knowledge and belief questions was based on past empirical literature and salient concerns at the time of survey implementation. RESULTS: The sample consisted of 11,242 participants. When combined, traditional media sources (television, radio, podcasts, or newspapers) were the largest sources of COVID-19 information (91.2%). Among those using mainstream media sources for COVID-19 information (n=7811, 69.5%), popular outlets included CNN (24.0%), Fox News (19.3%), and other local or national networks (35.2%). The largest individual information source was government websites (87.6%). They were also the most trusted source of information (43.3%), although the odds of trusting government websites were lower among males (adjusted odds ratio [AOR] 0.58, 95% CI 0.53-0.63) and those aged 40-59 years and ≥60 years compared to those aged 18-39 years (AOR 0.83, 95% CI 0.74-0.92; AOR 0.62, 95% CI 0.54-0.71). Participants used an average of 6.1 sources (SD 2.3). Participants who were male, aged 40-59 years or ≥60 years; not working, unemployed, or retired; or Republican were likely to use fewer sources while those with children and higher educational attainment were likely to use more sources. Participants surveyed in April were markedly less likely to use (AOR 0.41, 95% CI 0.35-0.46) and trust (AOR 0.51, 95% CI 0.47-0.56) government sources. The association between information source and COVID-19 knowledge was mixed, while many COVID-19 beliefs were significantly predicted by information source; similar trends were observed with reliance on different types of mainstream media outlets. CONCLUSIONS: COVID-19 information source was significantly determined by participant sociodemographic characteristics and was also associated with both knowledge and beliefs about the pandemic. Study findings can help inform COVID-19 health communication campaigns and highlight the impact of using a variety of different and trusted information sources.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations268
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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