Public satisfaction with COVID-19 policy responses and their implementation: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has prompted significant changes in health policies worldwide. Policy-makers from various countries have responded by adopting and implementing diverse policy measures aimed at combating the spread and impact of COVID-19. The aim of this study is to assess people's satisfaction with the primary policy responses and their perceptions of the success of their implementation and monitoring. METHODS: A cross-sectional online survey was conducted in Kerman, Iran, spanning the period of 2021-2022. The sample included adults aged 18 years and older who had access to the Internet and smartphone devices. An online platform was used to develop the questionnaire and collect the data. The face validity, comprehensibility and content validity of the questionnaire were tested and met. Descriptive statistics and multivariable logistic regression were conducted. Data were analyzed using STATA 14.0 software. RESULTS: In total, 3192 participants completed the questionnaire, resulting in a completion rate of 67%. More than half of the participants were female (55.51%), with a mean age of 37 ± 11.72 years, and the majority held an academic degree (74.97%). Overall, 54.79% of participants expressed satisfaction with the adopted policy responses, while 56.61% were dissatisfied with their implementation and monitoring. In multivariable logistic regression, factors positively associated with satisfaction included having a diploma [adjusted odds ratio (AOR) = 1.46; 95% confidence interval (CI) 1.05-2.04], an academic degree (AOR = 1.71; 95% CI 1.26-2.31) and middle socioeconomic status (AOR = 1.34; 95% CI 1.07-1.69). In contrast, being male (AOR = 0.68; 95% CI 0.58-0.79) and having high trust in others (AOR = 0.75; 95% CI 0.61-0.92) were associated with lower odds of satisfaction. CONCLUSIONS: The results of the study showed that more than half of the participants expressed satisfaction with the adopted policy responses made by the National Committee to Combat COVID-19. However, it seems that the government has performed poorly in implementing and monitoring adopted policy responses, leading to a decrease in people's satisfaction.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».