Fear of COVID-19 and Prevention Behaviors: Cross-Lagged Panel Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ongoing COVID-19 pandemic has brought forth conversations about effective behavior change models for increasing prevention behavior, ranging from wearing masks in public to physical distancing. Among the considered behavior change techniques is the use of fear appeals, through which a negative possible outcome is emphasized to invoke fear, which in turn may promote prevention behaviors to counter the likelihood of the negative outcome. Although fear is hypothesized as health promoting in some theories of health behavior, little research has rigorously assessed the relationship. OBJECTIVE: In our exploratory analyses, we aim to examine the association, including directionality of the association between fear of COVID-19 and COVID-19 prevention behaviors across 2 time points during the early COVID-19 pandemic among a sample of US women. METHODS: The COPE study, a web-based survey of US women's COVID-19 experiences, was deployed in May-June 2020 (time 1) with follow-up in December 2020-January 2021 (time 2; n=200). Demographic characteristics as well as fear of COVID-19 and COVID-19 prevention behaviors (eg, staying home except for essential activities, physical distancing in public, and masking in public) were measured. Descriptive and bivariate analyses were used to characterize COVID-19 prevention behaviors and fear of COVID-19 among participants. Cross-lagged panel analysis, a type of structural equation modeling that assesses directionality of temporal associations, was used to understand relationships, if any, between variables of interest. RESULTS: We found cross-sectional associations between fear of COVID-19 and staying home and physical distancing, as well as temporal associations between fear at time 1 and time 2 and prevention behaviors at time 1 and time 2. However, results of the cross-lagged panel analysis indicated no cross-lagged temporal relationships between fear of COVID-19 and COVID-19 prevention behaviors 6 months apart. CONCLUSIONS: Fear of COVID-19 did not appear to predict COVID-19 prevention behaviors 6 months after initial measurements among the sample of women recruited for our study. Future research should rigorously test these associations longitudinally, and alternative methods of public health prevention promotion should be considered.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».