Adherence to the Recommendations from the Portuguese General Directorate of Health (GDH) during the COVID-19 pandemic: fear or prosocial behaviour?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction During a public health crisis, preventive measures are essential. However, to make them effective, all citizens must be engaged. Objectives To analyse the differential role of individual and contextual variables in the adherence to public health recommendations. Methods 1376 adults (70.5% female; mean age=35.55±14.27) completed a survey between September/2020 and May/2021 with: Adherence Scale to the Recommendations during COVID-19 (ASR-COVID19; evaluates three dimensions of adherence), Fear of Covid-19 Scale (FC19S) and Toronto and Coimbra Prosocial Behaviour Questionnaire (ProBeQ; assesses empathy and altruism). Results Adherence did not differ between individuals with or without personal or family history of COVID-19 infection. ASR-COVID19 and all dimensions were positively correlated to ProBeQ’s altruism and empathy (from r=.32 to r=.54); FCV19S correlated positively to total adherence score and house sanitation (from r=.18 to r=.26; all p<.01). Linear regressions revealed that altruism and empathy (first model), as well as fear of Covid-19 (second model), were significant predictors of adherence; however, while the first model explained ≅28% of its variance, the second (FCV19S as independent variable) only explained ≅3%. Regression models performed in a subsample of participants with personal or family history of COVID-19 revealed that only empathy, but not altruism, was a significant predictor of adherence; in this subsample, fear was no longer a significant predictor of adherence, except for lockdown and use of teleservices. Conclusions Based on our results, we suggest health care providers and public health campaigns should take into consideration social solidarity and altruism, as well as previous experiences, when appealing to public’s engagement in health behaviour. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».