Adherence of those at low risk of disease to public health measures during the COVID-19 pandemic: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Public health measures (PHMs) proactively and reactively reduce the spread of disease. While these measures target individual behaviour, they require broad adherence to be effective. Consequently, the World Health Organization issued a special appeal to young adults, a known non-adherent population, for increased adherence with COVID-19 guidelines. However, little is known about why these low-risk individuals do or do not adhere to PHMs. This study investigates why young adults in a low-risk setting adhered to PHMs implemented during the COVID-19 pandemic. A qualitative research approach was chosen to gain an in-depth understanding of participants' thoughts and experiences related to PHM adherence. Semi-structured interviews were conducted in April-May 2021 with 30 young adults living in Prince Edward Island (PEI), the province with the lowest COVID-19 case rate in Canada at that time. Thematic analysis was used to create a codebook based on the Theoretical Domains Framework, which was then inductively modified. The analysis identified eight themes that explained the adherence of young adults: (1) clear, purpose-driven adherence rationale, (2) developing trust in the local leadership, (3) adapting to novel measures, (4) manageable disruption, (5) adhering to reduce anxiety, (6) collective duty towards one's community, (7) moral culpability and (8) using caution rather than compliance. Together, these themes demonstrate that young adults adhered to PHMs because of their sense of connection to their community, public health leadership, and concerns over stigma. We further argue that clear guidelines and communication from public health officials during both periods of high and low COVID-19 cases facilitate adherence. These findings are important for mitigating future public health emergencies as they explain why young adults, an important segment of the population whose adherence is critical to the success of PHMs, follow PHMs. Further, these findings can inform public health officials and other stakeholders aiming to develop successful adherence strategies.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».