The influencing factors of discrimination against recovered Coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients in China: a national study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 26 million recovered COVID-19 patients will suffer from discrimination in work, education and social interactions. We analyzed the determinants of discrimination against recovered COVID-19 patients and suggest policy recommendations to reduce such discrimination. METHODS: Twenty-seven Chinese cities were selected randomly based on their geographical location and GDP rank. One hundred adults were interviewed in each city with an equal number of men and women and three urban residents for every two rural residents. A multiple ordered logistic regression model was used to assess the associations between potential determinants and the COVID-19 discrimination level. RESULTS: Of 2377 participants, 79.76% displayed discrimination toward recovered COVID-19 patients. The female discrimination level was 1.25 times that of males; the discrimination level increased with age; and was occupation-specific, with physicians' (OR = 0.352) and students' (OR = 0.553) discrimination level lower than that of farmers. The discrimination level of participants from the central regions was 1.828 times, and the eastern region 1.504 times, that of participants from western region. The participants' discrimination level was lower when they scored higher in transmission knowledge, prevention knowledge and other COVID-19 knowledge, treatment methods and quarantine time. CONCLUSION: Sex, age, occupation, infections of relatives and friends, regions and scores on COVID-19 knowledge were determinants of discrimination level against recovered COVID-19 patients. In contrast with qualitative studies, our quantitative study recommends targeted education campaigns, focusing on physicians, women, older people and certain occupations. Only the COVID-19 vaccination program for the whole population will resolve the COVID-19 discrimination problem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».