Motivations for the Practice of Self-Care Measures Applicable to Mitigate COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify relevant factors influencing the practice of self-care measures for prevention of the ongoing COVID-19 preventions based on prior evidence-based experiences. Method: We conducted a literature review of empirical studies conducted between the years 2000 and 2020 focusing on self-care measures in a pandemic situation. Result: Of the 250 studies identified, 19 studies met inclusion criteria. Sixty-three percent of the eligible studies reported handwashing, 21% reported social distancing, facemask wearing, 11% reported social avoidance and information-seeking behaviour. The identified factors motivating these practices include risk perception, health education and social trust. Conclusion: We found that public health agencies commonly recommend self-care measures during pandemics. The adherence to them depends on individuals' perception of risk, knowledge about the situation, trust in the government agencies providing the recommendations and empathy that can motivate adherence. Practice Implication: The public, researchers, and policymakers could learn from the past and present situation to understand what measures are proven relevant and what factors could motivate adherence. More emphasis could be placed on the role of individuals in health promotion and disease prevention as they have been proven to be helpful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».