COVID-19 in Sub-Saharan African Countries: Association between Compliance and Public Opinion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The outbreak of coronavirus disease (COVID-19) has created a global public health crisis and non-compliance with public health measures to contain the infection poses a challenge to Sub-Saharan African governments. This study investigated the associations between compliance and public opinion on COVID-19 public health containment measures across selected SSA countries. METHOD: Anonymous online cross-sectional survey was administered to 1779 adults (18 years and older) during the mandatory lockdown period in most African countries (April 18 - May 16, 2020). Respondents were recruited via Facebook, WhatsApp, and authors' networks. Data on participants’ socio-demographics, their opinions regarding the precautionary measures against COVID-19, and their compliance with preventive measures were collected. Multiple logistic regression analysis was used to examine the association between compliance and public opinions about COVID-19. RESULTS: Respondents who did not think that public health authorities in their countries were doing enough to control the C0VID-19 outbreak were more likely to attend crowded places (aOR 1.75, 95% CI 1.30-2.35). Those who thought COVID-19 would not remain in their countries (aOR 0.48, 95% CI 0.24 - 0.96) and those who thought self-isolation is not needed during the pandemic (aOR 0.29, 95% CI 0.13 - 0.65) were less likely to encourage others to comply with the strategies put in place to prevent the spread of the disease. Participants who thought the COVID-19 outbreak was dangerous and those wearing medical masks were found to wash their hands with soap under running water. CONCLUSION: The study showed that public opinion influenced the compliance of individuals to public health measures for containment and mitigation of COVID-19. There is a need to improve compliance by the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».