Canadian university students’ perceptions of COVID-19 severity, susceptibility, and health behaviours during the early pandemic period
Notice bibliographique
Résumé
We surveyed university students to assess their demographic factors, perceived severity, personal susceptibility, and the adoption of health behaviours in relation to COVID-19. Ethics approval was obtained from the University of Toronto’s Research Ethics Board (#39169). Responses were collected between March 20 and April 17, 2020, capturing the first month of government-mandated social distancing in Ontario, Canada. We distributed the online survey to the University of Toronto student population, yielding a total convenience sample of 592 participants. We summarised the results and conducted Mann-Whitney U and Kruskal-Wallis tests to explore relationships between demographic data and perceived severity of COVID-19. Pearson’s Chi-square tests were used to explore the relationship between demographic variables and perceived susceptibility, with phi being used to explore the strength of the association. A value of p < 0.05 was used to determine significance. The majority of participants (60.1%) judged COVID-19 to be Very Severe; there was a significant relationship between being female and the adoption of new health behaviours. 57.4% indicated they felt susceptible to COVID-19, while 40.9% did not. Feeling susceptible was associated with studying a healthcare field or being personally affected by COVID-19. Individuals who stated they were not susceptible to COVID-19 declared mitigating factors such as new health behaviours to be a major driver in their perception. University students believe COVID-19 is a severe disease and have adopted new and increased health behaviours to mitigate the spread. While this study demonstrates differing health behaviour adoption rates based upon demographic factors, overall this research finds young adults supportive and accepting of government policy as a protective and susceptibility-mitigating measure.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».