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Enregistrement W3135678149 · doi:10.1136/bmjopen-2020-046127

International assessment of the link between COVID-19 related attitudes, concerns and behaviours in relation to public health policies: optimising policy strategies to improve health, economic and quality of life outcomes (the iCARE Study)

2021· article· en· W3135678149 sur OpenAlexafffundabout
Simon Bacon, Kim Lavoie, Jacqueline Boyle, Jovana Stojanovic, Keven Joyal‐Desmarais

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilUniversité du Québec à MontréalIrish Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéMonash UniversityFonds de Recherche du Québec-Société et CultureLoughborough UniversityHealth Research Board
Mots-clésContext (archaeology)Public healthMedicinePandemicGlobeHealth policySurvey data collectionEnvironmental healthPopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsDiseasePolitical scienceNursingGeographyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In the context of a highly contagious virus with only recently approved vaccines and no cure, the key to slowing the spread of the COVID-19 disease and successfully transitioning through the phases of the pandemic, including vaccine uptake, is public adherence to rapidly evolving behaviour-based public health policies. The overall objective of the iCARE Study is to assess public awareness, attitudes, concerns and behavioural responses to COVID-19 public health policies, and their impacts, on people around the world and to link behavioural survey data with policy, mobility and case data to provide behavioural science, data-driven recommendations to governments on how to optimise current policy strategies to reduce the impact of the COVID-19 pandemic. METHODS AND ANALYSES: The iCARE study (www.icarestudy.com) uses a multiple cross-sectional survey design to capture self-reported information on a variety of COVID-19 related variables from individuals around the globe. Survey data are captured using two data capture methods: convenience and representative sampling. These data are then linked to open access data for policies, cases and population movement. ETHICS AND DISSEMINATION: The primary ethical approval was obtained from the coordinating site, the Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux du Nord-de-l'Île-de-Montréal (REB#: 2020-2099/03-25-2020). This study will provide high-quality, accelerated and real-time evidence to help us understand the effectiveness of evolving country-level policies and communication strategies to reduce the spread of the COVID-19. Due to the urgency of the pandemic, results will be disseminated in a variety of ways, including policy briefs, social media posts, press releases and through regular scientific methods.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,566
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,053 · 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'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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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