Public health communication in Canada during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Communication is central to the implementation and effectiveness of public health measures. Informed by theories of good governance, COVID-19 pandemic public health messaging in 3 Canadian provinces is assessed for its potential to encourage or undermine public trust and adherence. METHODS: This study employed a mixed-methods constant comparative approach to triangulate epidemiological COVID-19 data and qualitative data from news releases, press briefings, and key informant interviews. Communications were analyzed from January 2020 to October 2021 in Nova Scotia, Ontario, and Alberta. Interview data came from 34 semi-structured key informant interviews with public health actors across Canada. Team-based coding and thematic analysis were conducted to analyze communications and interview transcripts. RESULTS: Four main themes emerged as integral to good communication: transparency, promptness, clarity, and engagement of diverse communities. Our data indicate that a lack of transparency surrounding evidence and public health decision-making, delays in public health communications, unclear and inconsistent terminology and activities within and across jurisdictions, and communications that did not consider or engage diverse communities' perspectives may have decreased the effectiveness of public health communications and adherence to public health measures throughout the COVID-19 pandemic. CONCLUSION: This study suggests that increased federal guidance with wider jurisdictional collaboration backed by transparent evidence could improve the effectiveness of communication practices by instilling public trust and adherence with public health measures. Effective communication should be transparent, supported by reliable evidence, prompt, clear, consistent, and sensitive to diverse values. Improved communication training, established engagement infrastructure, and increased collaborations and diversity of decision-makers and communicators are recommended.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».