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Enregistrement W4379769302 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.17358

Association of COVID-19 Government-Instituted Mask Mandates With Incidence of Mask Use Among Children in Alberta, Canada

2023· article· en· W4379769302 sur OpenAlexafffundabout
Lyndsey Hahn, Emilie Manny, Gurvinder Dhaliwal, Joyce Chikuma, Joan Robinson, Wendy Lou, Padmaja Subbarao, Stuart E. Turvey, Elinor Simons, Rhonda C. Bell, Nicole Létourneau, Carmen Charlton, Piush J. Mandhane

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaAlberta Hospital EdmontonUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioBC Children's HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésGovernment (linguistics)MedicineMandatePublic healthOddsDemographyEnvironmental healthLogistic regressionPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: To help prevent the spread of SARS-CoV-2, government-instituted nonpharmaceutical interventions (eg, social distancing, mask use, isolating), a provincewide government-instituted mask mandate occurred on December 8, 2020, in Alberta, Canada, although some local jurisdictions implemented an earlier mask mandate. There remains a limited understanding of the association between government-implemented public health measures and individual health behaviors of children. Objective: To examine the association between government mask mandates and mask use among children in Alberta, Canada. Design, Setting, and Participants: A cohort of children from Alberta, Canada, was recruited to examine longitudinal SARS-CoV-2 serologic factors. Parents were prospectively asked about their child's mask use in public places every 3 months (5-point Likert scale: never to always) from August 14, 2020, to June 24, 2022. A multivariable logistic generalized estimating equation was used to examine government mandatory masking mandates and child mask use. Child mask use was operationalized into a single composite dichotomous outcome by grouping parents who reported their child often or always wore a mask vs those who reported their child never, rarely, or occasionally wore a mask. Exposures: The primary exposure variable was the government masking mandate (began on different dates in 2020). The secondary exposure variable was government private indoor and outdoor gathering restrictions. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was parent report of child mask use. Results: A total of 939 children participated (467 female [49.7%]; mean [SD] age, 10.61 [1.6] years). The odds of parents' report of child mask use (often or always) was 18.3 times higher (95% CI, 5.7-58.6; P < .001; risk ratio, 1.7; 95% CI, 1.5-1.8; P < .001) with the mask mandate on compared with the mask mandate off. There was no significant change in mask use over the course of the mask mandate due to time. In contrast, each day with the mask mandate off was associated with a 1.6% decrease in mask use (odds ratio, 0.98; 95% CI, 0.98-0.99; P < .001). Conclusions and Relevance: The results of this study suggest that government-mandated mask use and providing the public with up-to-date health information (eg, case counts) is associated with increased parent-reported child mask use, while increasing time without a mask mandate is associated with decreased mask use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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