The diversity of opinion among general practitioners regarding the threat and measures against COVID-19 – Cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background After the ‘first wave’ in spring 2020, opinions regarding the threat and measures against COVID-19 seemed to vary among German general practitioners (GPs).Objectives To systematically investigate opinions and to identify subgroups of GPs sharing similar views.Methods A questionnaire was sent to all 210 practices accredited for undergraduate teaching of family medicine at the Medical Faculty of the Technical University of Munich. Questions addressed personal opinions regarding risks, dilemmas, restrictions and their relaxation associated with COVID-19, and personal fears, symptoms of depression and anxiety. Patterns of strong opinions (‘archetypes’) were identified using archetypal analysis, a statistical method seeking extremal points in the multidimensional data.Results One hundred and sixty-one GPs sent back a questionnaire (response rate 77%); 143 (68%) with complete data for all 38 relevant variables could be included in the analysis. We identified four archetypes with subgroups of GPs tending in the direction of these archetypes: a small group of ‘Sceptics’ (n = 12/8%) considering threats of COVID-19 as overrated and measures taken as exaggerated; ‘Hardliners’ (n = 34/24%) considering threats high and supporting strong measures; ‘Balancers’ (n = 77/54%) who also rated the threats high but were more critical about potentially impairing the quality of life of elderly people and children; and ‘Anxious’ GPs (n = 20/14%) tending to report more fear, depressive and anxiety symptoms.Conclusion Among the participants in this survey, opinions regarding the threat and the measures taken against COVID-19 during the ‘first wave’ in Germany in spring 2020 varied greatly.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».