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Enregistrement W3104566260 · doi:10.2196/24383

COVID-19 Misinformation Prophylaxis: Protocol for a Randomized Trial of a Brief Informational Intervention

2020· article· en· W3104566260 sur OpenAlexvenueno aff
Jon Agley, Yunyu Xiao, Esi E. Thompson, Lilian Golzarri‐Arroyo

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMisinformationRandomized controlled trialInfographicPandemicPopulationNarrativeIntervention (counseling)MedicinePublic healthPsychologyProtocol (science)Family medicineMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Alternative medicineNursingEnvironmental healthComputer scienceComputer securityDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the COVID-19 pandemic continues to affect life in the United States, the important role of nonpharmaceutical preventive behaviors (such as wearing a face mask) in reducing the risk of infection has become clear. During the pandemic, researchers have observed the rapid proliferation of misinformed or inconsistent narratives about COVID-19. There is growing evidence that such misinformed narratives are associated with various forms of undesirable behavior (eg, burning down cell towers). Furthermore, individuals' adherence to recommended COVID-19 preventive guidelines has been inconsistent, and such mandates have engendered opposition and controversy. Recent research suggests the possibility that trust in science and scientists may be an important thread to weave throughout these seemingly disparate components of the modern public health landscape. Thus, this paper describes the protocol for a randomized trial of a brief, digital intervention designed to increase trust in science. OBJECTIVE: The objective of this study is to examine whether exposure to a curated infographic can increase trust in science, reduce the believability of misinformed narratives, and increase the likelihood to engage in preventive behaviors. METHODS: This is a randomized, placebo-controlled, superiority trial comprising 2 parallel groups. A sample of 1000 adults aged ≥18 years who are representative of the population of the United States by gender, race and ethnicity, and age will be randomly assigned (via a 1:1 allocation) to an intervention or a placebo-control arm. The intervention will be a digital infographic with content based on principles of trust in science, developed by a health communications expert. The intervention will then be both pretested and pilot-tested to determine its viability. Study outcomes will include trust in science, a COVID-19 narrative belief latent profile membership, and the likelihood to engage in preventive behaviors, which will be controlled by 8 theoretically selected covariates. RESULTS: This study was funded in August 2020, approved by the Indiana University Institutional Review Board on September 15, 2020, and prospectively registered with ClinicalTrials.gov. CONCLUSIONS: COVID-19 misinformation prophylaxis is crucial. This proposed experiment investigates the impact of a brief yet actionable intervention that can be easily disseminated to increase individuals' trust in science, with the intention of affecting misinformation believability and, consequently, preventive behavioral intentions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04557241; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04557241. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/24383.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,399
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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