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Enregistrement W3155550746 · doi:10.1186/s12889-021-10790-0

Attitudes, behaviours and barriers to public health measures for COVID-19: a survey to inform public health messaging

2021· article· en· W3155550746 sur OpenAlexafffundabout
Raynell Lang, Jamie L. Benham, Omid Atabati, Aidan Hollis, Trevor Tombe, Blake Shaffer, Katharina Kovacs Burns, Gail MacKean, Tova Léveillé, Brandi McCormack, Hasan Sheikh, Madison M. Fullerton, Theresa Tang, Jean-Christophe Boucher, Cora Constantinescu, Mehdi Mourali, Braden Manns, Deborah A. Marshall, Jia Hu, Robert J. Oxoby

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCOVID-19 Digital Contact Tracing
Établissements canadiensUniversity of TorontoAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Health Services
Mots-clésContact tracingPublic healthMedicineBiostatisticsEnvironmental healthDistancingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social distanceMasking (illustration)Family medicineNursingInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Public support of public health measures including physical distancing, masking, staying home while sick, avoiding crowded indoor spaces and contact tracing/exposure notification applications remains critical for reducing spread of COVID-19. The aim of our work was to understand current behaviours and attitudes towards public health measures as well as barriers individuals face in following public health measures. We also sought to identify attitudes persons have regarding a COVID-19 vaccine and reasons why they may not accept a vaccine. METHODS: A cross-sectional online survey was conducted in August 2020, in Alberta, Canada in persons 18 years and older. This survey evaluated current behaviours, barriers and attitudes towards public health measures and a COVID-19 vaccine. Cluster analysis was used to identify key patterns that summarize data variations among observations. RESULTS: Of the 60 total respondents, the majority of persons were always or often physically distancing (73%), masking (65%) and staying home while sick (67%). Bars/pubs/lounges or nightclubs were visited rarely or never by 63% of respondents. Persons identified staying home while sick to provide the highest benefit (83%) in reducing spread of COVID-19. There were a large proportion of persons who had not downloaded or used a contact tracing/exposure notification app (77%) and who would not receive a COVID-19 vaccine when available (20%) or were unsure (12%). Reporting health authorities as most trusted sources of health information was associated with greater percentage of potential uptake of vaccine but not related to contact tracing app download and use. Individuals with lower concern of getting and spreading COVID-19 showed the least uptake of public health measures except for avoiding public places such as bars. Lower concern regarding COVID-19 was also associated with more negative responses to taking a potential COVID-19 vaccine. CONCLUSION: These results suggest informational frames and themes focusing on individual risks, highlighting concern for COVID-19 and targeting improving trust for health authorities may be most effective in increasing public health measures. With the ultimate goal of preventing spread of COVID-19, understanding persons' attitudes towards both public health measures and a COVID-19 vaccine remains critical to addressing barriers and implementing targeted interventions and messaging to improve uptake.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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