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Enregistrement W3097019100 · doi:10.2196/20871

Citizen Responses to Government Restrictions in Switzerland During the COVID-19 Pandemic: Cross-Sectional Survey

2020· article· en· W3097019100 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin Selby, Marie‐Anne Durand, Alexandre Gouveia, Francesca Bosisio, Gaia Barazzetti, Maxime Hostettler, Valérie D’Acremont, Alain Kaufmann, Christian von Plessen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryPandemicCross-sectional studyHealth literacyGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)LiteracyMedicinePsychologyFamily medicineDemographyGerontologyHealth carePolitical sciencePsychiatryAnxietyPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The success of government-recommended mitigation measures during the COVID-19 pandemic depends largely on information uptake and implementation by individual citizens. OBJECTIVE: Our aim was to assess citizens' knowledge and perceptions about COVID-19 recommendations in the Canton of Vaud, Switzerland. METHODS: A cross-sectional electronic survey with open and closed questions was disseminated by community-based partners prior to the relaxation of government restrictions. Outcomes included citizen knowledge (9-question measure) and worry about the virus, perception of government measures, and recommendations for improvements. Comparisons used linear regression, controlling for age, sex, education, and health literacy. Free-text answers were analyzed thematically. RESULTS: Of 807 people who accessed the survey, 684 (85%) completed all questions and 479 (60%) gave free-text recommendations. Overall, 75% were female, the mean age was 48 years, and 93% had high health literacy. Knowledge scores were high, with a median score of 8 out of 9. Mean levels of worry about the COVID-19 pandemic were higher in women than men (55/100 versus 44/100, P<.001), and in respondents with lower health literacy (57/100 versus 52/100, P=.03). Self-reported adherence to recommendations was high (85%) and increased with age and worry (both P<.001). Respondents rated their own adherence higher than others (85% versus 61%, P<.001). Moreover, 34% of respondents reported having self-quarantined; this rose to 52% for those aged ≥75 years. Those who had self-quarantined reported higher levels of fear. Nearly half (49%) of respondents felt the government response had been adequate, though younger age and higher levels of worry were associated with considering the response to be insufficient (both P<.001). Analysis of open-text answers revealed 4 major themes: access to and use of masks, gloves, and hand sanitizer; government messaging; lockdown and lockdown exit plan communication; and testing for COVID-19. CONCLUSIONS: Knowledge, adherence, and satisfaction regarding government recommendations and response were high in this sample, but many desired greater access to personal protective equipment. Those with lower health literacy and those who have been in self-isolation reported greater concerns about 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,359
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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