Determinants of adherence to COVID-19 preventive behaviours in Canada: Results from the iCARE Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Key to slowing the spread of SARS-Cov-2 is adherence to preventive behaviours promoted through government policies, which may be influenced by policy awareness, attitudes and concerns about the virus and its impacts. This study assessed determinants of adherence to major coronavirus preventive behaviours, including demographics, attitudes and concerns, among Canadians during the first pandemic wave. Methods As part of the iCARE study ( www.iCAREstudy.com ), we weighted data from two population-based, online surveys (April and June, 2020) of Canadian adults. Questions tapped into behaviour change constructs. Multivariate regression models identified determinants of adherence. Results Data from 6,008 respondents (51% female) were weighted for age, sex, and province. Awareness of government policies was high at both time points (80-99%), and adherence to prevention behaviours was high in April (87.5%-93.5%) but decreased over time, particularly for avoiding social gatherings (68.1%). Adherence was worse among men, those aged 25 and under, and those currently working. Aligned with the Health Beliefs Model, perceptions of the importance of prevention behaviours and the nature of people’s COVID-19-related concerns were highly predictive of adherence. Interestingly, health and social/economic concerns predicted better adherence, but having greater personal financial concerns predicted worse adherence at both time points. Conclusion Adherence to COVID-19 prevention behaviours was worse among men, younger adults, and workers, and deteriorated over time. Perceived importance of prevention behaviours measures and health and social/economic concerns predicted better adherence, but personal financial concerns predicted worse adherence. Results have implications for tailoring policy and communication strategies during subsequent pandemic waves.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».