Psychosocial Determinants of Hand Hygiene, Facemask Wearing, and Physical Distancing During the COVID-19 Pandemic: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hand hygiene, facemask wearing, and physical distancing play a crucial role in the prevention of the COVID-19 pandemic. Identifying the key psychosocial determinants of these precautionary behaviors contributes to effective intervention and policymaking for COVID-19 and future pandemics. PURPOSE: This study aimed to systematically review and meta-analyze available evidence on psychosocial determinants of the general population's practice of three precautionary behaviors, based on the Risk, Attitudes, Norms, Abilities, and Self-regulation (RANAS) framework. METHODS: Literature was identified by searching seven databases and relevant review papers. Observational and experimental studies targeting the general population (≥18 years) published between January 2020 to September 2021 were included. Pooled effect sizes were calculated with the inverse-variance method using random-effects models. RESULTS: A total of 51 studies (64 samples) were included in the qualitative synthesis, of which 30 studies (42 samples) were included in the meta-analysis. RANAS-based constructs including knowledge, pros attitudes, and perceived norms were identified as significant determinants of all three behaviors in the meta-analysis. Perceived susceptibility and cons attitudes showed no significant associations with any behaviors. Perceived severity, perceived control, self-efficacy, and behavioral intention were significantly associated with one or two behaviors. Country (western vs. eastern hemispheres) significantly moderated the effects of certain risk and ability factors. CONCLUSIONS: More research is needed with respect to the intention-behavior relationship, self-regulatory and reflexive factors of precautionary behaviors, as well as the exploration of the potential moderating effect of sociodemographic factors.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».