In the COVID-19 pandemic, who did we trust? An eight-country cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trust is a key determinant of health, but has been undermined by the COVID-19 pandemic and the associated infodemic. Using data from eight countries, we aimed to epidemiologically describe levels of trust in health, governments, news media organisations, and experts, and measure the impact of political orientation and COVID-19 information sources on participant's levels of trust. Methods: We simultaneously conducted a stratified randomised online cross-sectional study across eight countries on adults aged ≥18 years between 6 and 18 November 2020. We employed crude and adjusted weighted regression analyses. Results: We included 9027 adults with a mean age of 47 years (range = 18-99), of whom 4667 (51.7%) were female. Trust in health experts ranked highest across all countries (mean (x̄) = 7.83; 95% confidence interval (CI) = 7.79-7.88), while trust in politicians ranked lowest (x̄ = 5.34; 95% CI = 5.28, 5.40). In adjusted analyses, political orientation and utilised information sources were significantly associated with trust. Individuals using higher levels of health information sources trusted health authorities more than those using lower levels (mean difference = 1.12; 95% CI = 1.02, 1.14). Similarly, individuals using higher levels of government information sources (mean difference = 1.55; 95% CI = 1.43, 1.64) and those using higher levels of new media information sources (mean difference = 1.17; 95% CI = 1.06, 1.28) had highest trust in governments/politicians and news media, respectively. However, there was little difference in trust in health, government, or news media between individuals using higher or lower levels of social media information sources. Conclusions: Trust is a key determinant of health, but has been politically fragile during this infodemic. High compliance with public health measures is key to combatting infectious diseases. In terms of people's trust, our findings suggest that politicians and governments worldwide should coordinate their response with health experts and authorities to maximise the success of public health measures.
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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 | 0,009 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».