COVID-19 Information Sources and Health Behaviors During Pregnancy: Results From a Prenatal App-Embedded Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background Pregnancy is a time of heightened COVID-19 risk. Pregnant individuals’ choice of specific protective health behaviors during pregnancy may be affected by information sources. Objective This study examined the association between COVID-19 information sources and engagement in protective health behaviors among a pregnant population in a large academic medical system. Methods Pregnant patients completed an app-based questionnaire about their sources of COVID-19 information and engagement in protective health behaviors. The voluntary questionnaire was made available to patients using a pregnancy app as part of their routine prenatal care between April 21 and November 27, 2020. Results In total, 637 pregnant responders routinely accessed a median of 5 sources for COVID-19 information. The most cited source (79%) was the Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Self-reporting evidence-based protective actions was relatively common, although 14% self-reported potentially harmful behaviors to avoid COVID-19 infection. The CDC and other sources were positively associated with engaging in protective behaviors while others (eg, US president Donald Trump) were negatively associated with protective behaviors. Participation in protective behaviors was not associated with refraining from potentially harmful behaviors (P=.93). Moreover, participation in protective behaviors decreased (P=.03) and participation in potentially harmful actions increased (P=.001) over the course of the pandemic. Conclusions Pregnant patients were highly engaged in COVID-19–related information-seeking and health behaviors. Clear, targeted, and regular communication from commonly accessed health organizations about which actions may be harmful, in addition to which actions offer protection, may offer needed support to the pregnant population.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle