Undermining support for COVID-19 public health policies: an analysis of the impact of subversive conspiracy narratives on Czech General Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited knowledge exists regarding the impact of COVID-19 conspiracy theories on the professional practice of general practitioners (GPs). This study aimed to identify the basic characteristics of GPs who endorse COVID-19 conspiracy beliefs and compare their level of support for COVID-19 health policies with GPs who do not believe in conspiracies. METHODS: Between January and February 2021, a representative online survey was conducted among 1163 GPs in the Czech Republic. The sample was designed to be representative of members of The Association of GPs of the Czech Republic. RESULTS: The survey revealed that nearly 14% of the GPs surveyed believed in one or more COVID-19 conspiracies. The average age of GPs who endorsed conspiracies was 58, which was higher than the rest of the sample (average age of 50). GPs who believed in conspiracies were less likely to support COVID-19 public health policies and therapy recommendations, including vaccination. Logistic and linear regression analyses indicated that doctors who believed in conspiracies were 2.62 times less likely to have received a COVID-19 vaccine. Mediation analysis showed that approximately one-quarter (23.21%) of the total effect of trust in government information on support for public health policies was indirectly mediated by the endorsement of COVID-19 conspiracy beliefs. CONCLUSIONS: The study findings suggest a concerning association between belief in COVID-19 conspiracies and a reduced level of support for public health policies among GPs. These results underscore the importance of incorporating the 'conspiracy agenda' into medical authorities' more effective public health communication strategies.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».