Parental Factors Related to COVID-19 Prevention Behavior in Children with Intellectual Disability: Partial Least Square Structural Equation Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to prevent COVID-19 in children with intellectual disability require the role of parents. Even though the vaccine has been implemented, the most important effort is to implement health protocols. Implementing health protocols cannot be separated from knowledge, attitudes, intentions, subjective norms, and social support from parents. This research aims to determine the influence of knowledge, attitudes, intentions, subjective norms, and social support on the COVID-19 prevention behavior of parents of children with intellectual disability. This type of research is descriptive correlational research, and the developed model is validated using the partial least squares structural equality modeling (PLS-SEM) approach based on data collected from 100 parents of children with intellectual disabilities taken using purposive sampling at Semarang Municipal Special Schools.The study results show that parental characteristics, namely education, influence attitudes, which can ultimately affect parental intentions. Parental education also affects social norms, namely social support and subjective norms, which can determine COVID-19 prevention behavior. Parental education is a priority in public health strategies because it can directly shape attitudes, intentions, and social norms that can improve the health of children with intellectual disabilities. Health programs and education for parents must be focused and carried out consistently and continuously.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».