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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».