MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294732580 · doi:10.1177/23337214221120746

Information Seeking Behavior on COVID-19 Among Older Adults: A Cross-Sectional Study in Northern Iran

2022· article· en· W4294732580 sur OpenAlexaff
Samad Karkhah, Saman Maroufizadeh, Elham Hakimi, Mohammad Javad Ghazanfari, Joseph Osuji, Nazila Javadi‐Pashaki

Notice bibliographique

RevueGerontology and Geriatric Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicDemographyGerontologyMedicineEnvironmental healthGeographyVirologyOutbreakDiseaseSociologyInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to assess the information-seeking behavior about COVID-19 among older adults in northern Iran. Two hundred-fifty three older adults living in Rasht, northern Iran, were enrolled in a cross-sectional study. Most older adults obtained information about COVID-19 from television, friends, and acquaintances. They relied less on special patient associations and the Ministry of Health telephone system. The use of social networks, the Ministry of Health telephone system, the Ministry of Health text message system, and friends and acquaintances for obtaining information about COVID-19 were significantly higher in people aged 60 to 70 years than in people aged >70 years. The use of newspapers/magazines to get information about COVID-19 was significantly higher in men than women. The use of websites, social networks, physicians, other health care workers, friends and acquaintances, newspapers/magazines, and special patients' associations for obtaining information about COVID-19 was significantly higher in people with tertiary education than in others. Older adults were more satisfied receiving information about COVID-19 from nurses and physicians. Therefore, it is recommended that policymakers and health managers pay special attention to developing health programs and social media programing to educate older adults about COVID-19 and access to the right media for accurate information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGerontology and Geriatric MedicineMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207