Parent-for-child Mask Wearing Behavior during the COVID-19 Pandemic: An Investigation of Attitudes, Beliefs and Norms using the Theory of Planned Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mask continue to be a necessity until a large proportion of the population, including children, receive immunizations for COVID-19. The aim of this study was to investigate the relationship between parental attitudes and beliefs about masks and parent-for-child mask behavior using the Theory of Planned Behavior.Method: We administered a survey in August 2020 to parents of school-aged children residing in the United States and Canada. Measures included sociodemographic variables for the parent and child, attitudes, norms and perceived control over children’s mask use, and enforcement of mask wearing among children (also titled “parent-for-child mask behavior”). Data were anlyzed using structural equation modelling. Results: We collected data from 866 parents and 43.5% had children with pre-existing health conditions (e.g., allergies, anxiety, impulsivity, skin sensitivity, asthma) that made extended mask wearing difficult. Among the full sample, negative attitudes (β=-.20, p = .006), norms (β = .41, p = .002), and perceived control (β = .33, p = .006) predicted intentions. Norms (β = .50, p = .004) and intentions (β = .28, p = .003) also predicted parent-for-child mask use, while attitudes and perceived control did not. Intentions mediated the associations between the predictors (attitudes, norms, perceived control) and outcome (mask behavior). Subgroup analyses revelaved intentions as the key predictor of parent-for-child mask use among children with pre-conditions and norms as the key predictor among children without pre-conditions.Conclusion: Future public health messaging should target parental intentions, attitudes and beliefs about masks wearing among children.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».