Using the precaution adoption process model and the health belief model to understand radon testing and mitigation: a pre-post quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite being the leading cause of lung cancer for non-smokers, few Canadians take action to test for and mitigate radon. This study's aim was twofold: (1) to investigate predictors of radon testing and mitigation using the Precaution Adoption Process Model (PAPM) and Health Belief Model (HBM); and (2) to assess the impact on beliefs of receiving radon results above health guidelines. METHODS: A convenience sample within Southeastern Ontario households was recruited to test their homes for radon (N = 1,566) for a pre-post quasi-experimental study. Prior to testing, participants were surveyed on risk factors and HBM constructs. All participants whose homes tested above the World Health Organization's radon guideline (N = 527) were surveyed after receiving their results and followed for up to 2 years after. Participants were classified into PAPM stages and regression analyses were conducted to determine predictors between different stages (from deciding to test onwards). Paired bivariate analyses compared responses before and after receiving results. RESULTS: Perceived benefits from mitigating was associated with progressing through all stages in the study's scope. Perceived susceptibility to and severity of illness and perceptions of cost and time to mitigate were associated with progression through some PAPM stages. Homes with smokers or individuals under 18 were associated with not progressing through some stages. Home radon level was associated with mitigation. Attitudes towards many HBM constructs significantly decreased after receiving a high radon result. CONCLUSIONS: Public health interventions should target specific radon beliefs and stages to ensure households test and mitigate for radon.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».