Interventions to Mitigate COVID-19 Misinformation: A Systematic Review and Meta-Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
The duration and impact of the COVID-19 pandemic depends largely on individual and societal actions which are influenced by the quality and salience of the information to which they are exposed. Unfortunately, COVID-19 misinformation has proliferated. Despite growing attempts to mitigate COVID-19 misinformation, there is still uncertainty regarding the best way to ameliorate the impact of COVID-19 misinformation. To address this gap, the current study uses a meta-analysis to evaluate the relative impact of interventions designed to mitigate COVID-19-related misinformation. We searched multiple databases and gray literature from January 2020 to September 2021. The primary outcome was COVID-19 misinformation belief. We examined study quality and meta-analysis was used to pool data with similar interventions and outcomes. 16 studies were analyzed in the meta-analysis, including data from 33378 individuals. The mean effect size of interventions to mitigate COVID-19 misinformation was positive, but not statistically significant [d = 2.018, 95% CI (−0.14, 4.18), p = .065, k = 16]. We found evidence of publication bias. Interventions were more effective in cases where participants were involved with the topic, and where text-only mitigation was used. The limited focus on non-U.S. studies and marginalized populations is concerning given the greater COVID-19 mortality burden on vulnerable communities globally. The findings of this meta-analysis describe the current state of the literature and prescribe specific recommendations to better address the proliferation of COVID-19 misinformation, providing insights helpful to mitigating pandemic outcomes.
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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 | 0,016 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle