Characteristics Associated with the Dual Behavior of Mask Wearing and Vaccine Acceptance: A Pooled Cross-Sectional Study among Adults in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
While the dual behavior of consistent mask wearing and vaccine acceptance represents an effective method of protecting oneself and others from COVID-19, research has yet to directly examine its predictors. A total of 3347 responses from a pooled cross-sectional survey of adults living in Saskatchewan, Canada, were analyzed using a multinomial logistic regression model. The outcome variable was the combined behavior of mask-wearing and vaccine intention in four combinations, while covariates consisted of socio-demographic factors, risk of exposure to coronavirus, mitigating behaviors, and perceptions of COVID-19. Those who were 65 years and older, financially secure, consistently practiced social distancing and had no or very few contacts with people outside their households, were concerned about spreading the virus, and perceived they would be seriously sick if infected were likely to engage in both mask wearing and vaccine acceptance, rather than one or the other, with adjusted odds ratios ranging from 2.24 to 27.54. Further, within mask wearers, these factors were associated in a graded manner with vaccine intent. By describing the characteristics of those who engage in both mask wearing and vaccine acceptance, these results offer a specific set of characteristics for public health authorities to target and, therefore, contribute to the rapidly evolving body of knowledge on protective factors for COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».