Attitudes and Perceptions Toward COVID-19 Digital Surveillance: Survey of Young Adults in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 is an international health crisis of particular concern in the United States, which saw surges of infections with the lifting of lockdowns and relaxed social distancing. Young adults have proven to be a critical factor for COVID-19 transmission and are an important target of the efforts to contain the pandemic. Scalable digital public health technologies could be deployed to reduce COVID-19 transmission, but their use depends on the willingness of young adults to participate in surveillance. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the attitudes of young adults regarding COVID-19 digital surveillance, including which aspects they would accept and which they would not, as well as to determine factors that may be associated with their willingness to participate in digital surveillance. METHODS: We conducted an anonymous online survey of young adults aged 18-24 years throughout the United States in June 2020. The questionnaire contained predominantly closed-ended response options with one open-ended question. Descriptive statistics were applied to the data. RESULTS: Of 513 young adult respondents, 383 (74.7%) agreed that COVID-19 represents a public health crisis. However, only 231 (45.1%) agreed to actively share their COVID-19 status or symptoms for monitoring and only 171 (33.4%) reported a willingness to allow access to their cell phone for passive location tracking or contact tracing. CONCLUSIONS: Despite largely agreeing that COVID-19 represents a serious public health risk, the majority of young adults sampled were reluctant to participate in digital monitoring to manage the pandemic. This was true for both commonly used methods of public health surveillance (such as contact tracing) and novel methods designed to facilitate a return to normal (such as frequent symptom checking through digital apps). This is a potential obstacle to ongoing containment measures (many of which rely on widespread surveillance) and may reflect a need for greater education on the benefits of public health digital surveillance for young adults.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».