Psychosocial Predictors and Mediators Relating to the Preventive Behaviors of Hospital Workers During the COVID-19 Pandemic in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim is to analyze the relation of psychosocial factors to COVID-19 contraction, vaccination, and preventive health behavior in and outside work. METHODS: The questionnaire data from hospital-workers in Turkey is analyzed using independent-samples t-test, logistic regression, linear regression, and mediation analyses. We developed a questionnaire on mask-hygiene-distance measures and also used previously developed scales including the Big Five Personality Questionnaire, Young Schema Questionnaire Short Form 3, Schwartz's Basic Human Values Scale, Short Dark Triad. RESULTS: The odds of being infected by COVID-19 increases by self-direction. The odds of being vaccinated increases by age and conformity, and decreases by emotional stability. Education predicts certain preventive behaviors at work negatively and outside work positively. Older age, being a woman, having chronic disease, the self-transcendence and conservation values, agreeableness, and conscientiousness predict more preventive behaviors. The self-enhancement and openness to change values, the Dark Triad, and early maladaptive schemas predict more risky behaviors. CONCLUSIONS: Designing prohealth policies requires further elaboration on the relation of psychosocial factors to preventive behaviors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».