Knowledge, Attitude, and Self-Reported Practice Towards Measures for Prevention of the Spread of COVID-19 Among Australians: A Nationwide Online Longitudinal Representative Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess and share learnings on the motivators and behavioural adherence across sex and age to evolving strategies in public policy to prevent the spread of SARS-CoV-2 at the end of a first COVID-19 wave and the beginning of a second COVID-19 wave in Australia. Design and Setting: A national longitudinal survey using a framework based on evidence-based behaviour change models. The survey was administered to a national sample representative across sex, age and location was undertaken at two time points: May 1st to 5th, 2020, and July 1st to 7th, 2020. Results: Overall 2,056 surveys were completed across the first and second rounds, with 63% (1,296/2,056) completing both. Age range was 18–99 years (median 53, IQR: 34–64). Suboptimal physical distancing and self-quarantining if unwell/diagnosed was reported in one in four respondents and not getting a test at onset of symptoms reported in one in three. Those non-adherent to all three behaviours (19%, 60/323), were mainly male, younger, lived in major cities and reported fewer concerns or motivators to change behaviour. Overall, government lockdown measures were considered very important by 81% (835/1,032) and appropriate by 75% (772/1,029). Conclusions: Prior to the suppression of a second COVID-19 wave, a significant minority of Australians reported suboptimal behavioural adherence to vital policy strategies to limit SARS-CoV-2 spread, mostly young adults and men. Successful wave 2 suppression required consistent communication from political and health leaders and supportive public health and economic strategies. Additional lockdown and punitive strategies were needed in Victoria and were generally well-supported and adhered to. To limit subsequent lockdown, this work reinforces the need for a mix of communication around saving lives of the vulnerable, and other strategies targeting high risk groups, facilitation of easy testing and minimisation of financial impacts.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».