Support for mask use as a COVID-19 public health measure among a large sample of Canadian secondary school students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youth voice has been largely absent from deliberations regarding public health measures intended to prevent SARS-CoV-2 transmission, despite being one of the populations most impacted by school-based policies. To inform public health strategies and messages, we examined the level of student support of mask use in public spaces and school mask requirements, as well as factors associated with students' perspectives. METHODS: We used cross-sectional survey data from 42,767 adolescents attending 133 Canadian secondary schools that participated in the COMPASS study during the 2020/2021 school year. Multinomial regression models assessed support for i) wearing a mask in indoor public spaces and ii) schools requiring students to wear masks, in association with COVID-19 knowledge, concerns, and perceived risk. RESULTS: Wearing masks in indoor public spaces was supported by 81.9% of students; 8.7% were unsupportive and 9.4% were neutral/undecided. School mask requirements were supported by 67.8%, with 23.1% neutral and 9.1% unsupportive. More females supported mask wearing in public spaces (83.9% vs. 79.1%) and school mask requirements (70.8% vs. 63.5%) than males. Students had increased odds of supporting mask use in public spaces and school mask requirements if they reported concerns about their own or their family's health, had discussions regarding ways to prevent infection, perceived COVID-19 to be a risk to young people, and knew that signs are not always present in COVID-19 cases and that masks prevent SARS-CoV-2 transmission if someone coughs. CONCLUSIONS: During the year following the beginning of the pandemic, most students supported the required use of masks in schools and wearing masks in indoor public spaces. Improving knowledge around the effectiveness of masks appears likely to have the largest impact on mask support in adolescent populations among the factors studied.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».