Prevalence of COVID-19 Mitigation Behaviors in US Adults (August-December 2020): Nationwide Household Probability Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 mitigation behaviors, such as wearing masks, maintaining social distancing, and practicing hand hygiene, have been and will remain vital to slowing the pandemic. OBJECTIVE: This study aims to describe the period prevalence of consistent mask-wearing, social distancing, and hand hygiene practices during the peak of COVID-19 incidence (August-December 2020) and just before COVID-19 vaccine availability, overall and in demographic subgroups. METHODS: We used baseline survey data from a nationwide household probability sample to generate weighted estimates of mitigation behaviors: wearing masks, maintaining social distancing, and practicing hand hygiene. Weighted logistic regression explored differences in mitigation behaviors by demographics. Latent class analysis (LCA) identified patterns in mitigation behaviors. RESULTS: Among 4654 participants, most (n=2727, 58.6%) were female, were non-Hispanic White (n=3063, 65.8%), were aged 55 years or older (n=2099, 45.1%), lived in the South (n=2275, 48.9%), lived in metropolitan areas (n=4186, 89.9%), had at least a bachelor's degree (n=2547, 54.7%), had an income of US $50,000-$99,000 (n=1445, 31%), and were privately insured (n=2734, 58.7%). The period prevalence of consistent mask wearing was 71.1% (sample-weighted 95% CI 68.8-73.3); consistent social distancing, 42.9% (95% CI 40.5-45.3); frequent handwashing, 55.0% (95% CI 52.3-57.7); and frequent hand sanitizing, 21.5% (95% CI 19.4-23.8). Mitigation behaviors were more prevalent among women, older persons, Black or Hispanic persons, those who were not college graduates, and service-oriented workers. LCA identified an optimal-mitigation class that consistently practiced all behaviors (n=2656, 67% of US adults), a low-mitigation class that inconsistently practiced all behaviors (n=771, 20.6%), and a class that had optimal masking and social distancing but a high frequency of hand hygiene (n=463, 12.4%). CONCLUSIONS: Despite a high prevalence of COVID-19 mitigation behaviors, there were likely millions who did not consistently practice these behaviors during the time of the highest COVID-19 incidence. In future infectious disease outbreak responses, public health authorities should also consider addressing disparities in mitigation practices through more targeted prevention messaging.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».