Development and validation of a behavioral index for adaptation to lyme disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence suggests that climate change and other factors are leading to the emergence of Lyme disease in the province of Quebec, where it previously did not exist. As risk areas expand further north, the population can adopt specific preventive behaviors to limit chances of infection. The objectives of this study were to (1) create an index of Lyme disease prevention behaviors (LDPB), and (2) use the theory of planned behavior (TPB) to explain the decision-making process of people who choose to adopt LDPB. METHODS: A sample of 1959 adults living in a Lyme disease risk area completed a questionnaire by phone (n = 1003) or on the Web (n = 956). The questionnaire measured whether they did or did not adopt the LDPB proposed by public health officials. It also measured some TPB variables, including their attitude or perceived social norms regarding LDPB. RESULTS: Our findings led to the creation of a Lyme disease prevention index consisting of 10 behaviors, down from the 19 behaviors initially considered for inclusion in the index. Rates of adoption of each behavior varied tremendously, from 4.30 to 83.80%. All variables of the TPB model (attitude, social norms, and perceived control) were significantly associated with intention to adopt preventive behaviors. Intention itself was significantly associated with adoption of LDPB. Likewise, risk perception was positively correlated with the adoption of LDPB. CONCLUSIONS: This study led to the creation of a Lyme disease prevention index that can be used by public health agencies, researchers, and professionals to monitor the evolution over time of individuals' LDPB adoption rates. It also showed the usefulness of the TPB in understanding the adoption of LDPB and how intention to adopt such behaviors is formed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».