Older Adults’ Trust and Distrust in COVID-19 Public Health Information: Qualitative Critical Incident Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 infodemic has imposed a disproportionate burden on older adults who face increased challenges in accessing and assessing public health information, but little is known about factors influencing older adults' trust in public health information during COVID-19. OBJECTIVE: This study aims to identify sources that older adults turn to for trusted COVID-19 public health information and factors that influence their trust. In addition, we explore the relationship between public health information sources and trust factors. METHODS: Adults aged 65 years or older (N=30; mean age 71.6, SD 5.57; range 65-84 years) were recruited using Prime Panels. Semistructured phone interviews, guided by critical incident technique, were conducted in October and November 2020. Participants were asked about their sources of COVID-19 public health information, the trustworthiness of that information, and factors influencing their trust. Interview data were examined with thematic analysis. RESULTS: Mass media, known individuals, and the internet were the older adults' main sources for COVID-19 public health information. Although they used social media for entertainment and personal communication, the older adults actively avoided accessing or sharing COVID-19 information on social media. Factors influencing their trust in COVID-19 public health information included confirmation bias, personal research, resigned acceptance, and personal relevance. CONCLUSIONS: These findings shed light on older adults' use of information sources and their criteria for evaluating the trustworthiness of public health information during a pandemic. They have implications for the future development of effective public health communication, policies, and interventions for older adults during health crises.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».