Community responses during early phase of the COVID-19 epidemic in the Razavi Khorasan province of Iran: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Community responses are important for outbreak management during the early phase when preventive interventions are the major options. Therefore, this study aims to examine the behavioral responses of the community during the early phase of the A cross-sectional online survey was proceeded after confirmed COVID-19 in Iran. The research tool was demographic and risk perception questionnaire and anxiety was assessed using the 7-item GAD Scale. COVID-19 epidemic in the Razavi Khorasan Province of Iran. The population of the study was 500 residents of Razavi Khorasan areas were randomly surveyed. The data analyzed using the SPSS statistical version (V.20). The mean of age participants was 31.9±11.9. The mean GAD-7 scores were 6.4±5.2 and 92.4% had moderate or severe anxiety (GAD-7 score ≥10). Many respondents reported their health status were very good or good (62.2 %; 311/500). About a quarter of them have had respiratory symptoms in the past 14 days, and 20% of them traveled outside of the Razavi Khorasan Province in the last month. Risk perception toward COVID-19 in the community of the Razavi Khorasan Province was moderate. Most participants are alert to disease progression. This study suggested timely behavioral assessment of the community is beneficial and effective to inform next intervention, and risk communication strategies in epidemic disease.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».