Predictors of COVID testing among Australian youth: Insights from the Longitudinal Study of Australian Children
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Testing has played a crucial role in reducing the spread of COVID. Although COVID symptoms tend to be less severe in children and adolescents, a key concern is young people’s role in the transmission of the virus given their highly social lifestyles. In this study, we aimed to identify the predictors associated with COVID testing in Australian youth using data from the Longitudinal Study of Australian Children (LSAC). Methods We used the latest wave 9C1 of the LSAC, where data were collected from 16–21-year-old Australians via an online survey between October and December 2021. In total, 2291 Australian youths responded to the questions about COVID testing and COVID symptom severity. Data was stratified by living with/without parents, and bivariate and logistic regression analyses examined predictor variables (age, sex, country of birth, remoteness, education level, employment, relationship status, number of household members, living with parents, receiving the COVID financial supplement from government and index of relative socio-economic advantage and disadvantage) and their distributions over the outcome variable COVID testing. Results Youths aged 16-17 were more likely to live at home than youths aged 20-21 years. The strongest predictor of COVID testing was living in major cities (regardless of living with or without parents). Changed household composition was significantly associated with COVID testing among the youths living in the parental home. While among the respondents living without their parents, living with multiple household members and low or no cohesion among household members was associated with higher rates of COVID testing. Conclusion Our study revealed young people have been very good at getting tested for COVID. To further incentivise testing in this age group, we should consider providing this age group with continued financial and social support while awaiting the outcome of the test and during any isolation. Strengths and limitations of this study Large national cohort of young people strengthened the findings of the study and allowing us to examine the factors associated with COVID testing for the first time in Australia. A broad-based assessment of potential predictors of COVID testing, including sociodemographic and coronavirus specific factor. Cross-sectional observational design limits causal inference. Self-reported information about COVID testing can be subject to recall as well as social desirability bias.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».