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Enregistrement W3197357996 · doi:10.2196/26895

Public Attitudes and Factors of COVID-19 Testing Hesitancy in the United Kingdom and China: Comparative Infodemiology Study

2021· article· en· W3197357996 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Infodemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Leading Academic Discipline ProjectForeign, Commonwealth and Development OfficeFudan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaWellcome Trust
Mots-clésChinaMainland ChinaPandemicPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Descriptive statisticsMedicinePsychologyPublic relationsPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Massive community-wide testing has become the cornerstone of management strategies for the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: This study was a comparative analysis between the United Kingdom and China, which aimed to assess public attitudes and uptake regarding COVID-19 testing, with a focus on factors of COVID-19 testing hesitancy, including effectiveness, access, risk perception, and communication. METHODS: We collected and manually coded 3856 UK tweets and 9299 Chinese Sina Weibo posts mentioning COVID-19 testing from June 1 to July 15, 2020. Adapted from the World Health Organization's 3C Model of Vaccine Hesitancy, we employed social listening analysis examining key factors of COVID-19 testing hesitancy (confidence, complacency, convenience, and communication). Descriptive analysis, time trends, geographical mapping, and chi-squared tests were performed to assess the temporal, spatial, and sociodemographic characteristics that determine the difference in attitudes or uptake of COVID-19 tests. RESULTS: The UK tweets demonstrated a higher percentage of support toward COVID-19 testing than the posts from China. There were much wider reports of public uptake of COVID-19 tests in mainland China than in the United Kingdom; however, uncomfortable experiences and logistical barriers to testing were more expressed in China. The driving forces for undergoing COVID-19 testing were personal health needs, community-wide testing, and mandatory testing policies for travel, with major differences in the ranking order between the two countries. Rumors and information inquiries about COVID-19 testing were also identified. CONCLUSIONS: Public attitudes and acceptance toward COVID-19 testing constantly evolve with local epidemic situations. Policies and information campaigns that emphasize the importance of timely testing and rapid communication responses to inquiries and rumors, and provide a supportive environment for accessing tests are key to tackling COVID-19 testing hesitancy and increasing uptake.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,306
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle