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Enregistrement W4413030760 · doi:10.1177/10547738251360170

Staying Safe for the Long Haul: A Health Belief Model Analysis of COVID-19 Preventive Behaviors Through the Lens of Long COVID

2025· article· en· W4413030760 sur OpenAlexaff
Jeanine P. D. Guidry, Linnea Laestadius, Candace W. Burton, Paul B. Perrin, Carrie A. Miller, Melissa D. Pinto, Michael Stevens, Thomas Chelimsky, Raouf Gharbo, Gary S. Cuddeback, Kellie E. Carlyle

Notice bibliographique

RevueClinical Nursing Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNIH Office of the Director
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePandemicPublic healthHealth belief modelBooster (rocketry)PsychologyEnvironmental healthClinical psychologyHealth promotionDiseaseInfectious disease (medical specialty)NursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health problems associated with post-acute COVID-19, also known as “Long COVID,” range from mild to severe. The best defense against this potentially serious condition is to prevent COVID-19 infection and reinfection. The same preventive measures for COVID-19 may be used to help prevent the spread of Long COVID. This study used the Health Belief Model (HBM) to examine whether and how public understanding and awareness of Long COVID and its prevention shape the adoption of COVID-19 preventive behaviors. N = 605 English-speaking U.S.-based adults were recruited via Qualtrics. Predictors of intention to carry out COVID-19 preventive behaviors were investigated. Outcomes included behaviors relevant to preventing both acute and Long COVID. Across all models, except the one examining intent to get a vaccine booster, Black respondents were more likely than White respondents to express intent to carry out COVID-19 preventive behaviors. In addition, HBM constructs added significantly to the regression models. Susceptibility to Long COVID was significant for all behavioral outcomes (all p s < .05), self-efficacy for wearing a mask ( p < .001), and self-efficacy for testing for COVID-19 after exposure and before a social event ( p s < .001). In addition, perceived benefits for Long COVID prevention predicted intent of mask-wearing ( p < .001), testing before a social event ( p = .002), and getting a vaccine booster ( p = .001). Perceived severity of Long COVID did not significantly predict adherence to preventive behaviors. U.S. adults are more likely to express intent to carry out COVID-19 preventive behaviors, such as masking and receiving booster vaccines, when they report feeling greater susceptibility to Long COVID as well as greater self-efficacy for engaging in these preventive behaviors. Public health messaging about Long COVID with incorporation of HBM constructs may be an effective means of increasing continued recommended COVID-19 preventive behaviors, which also hold co-benefits for prevention of infections, such as influenza and measles, as well as emerging viruses such as avian flu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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