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Enregistrement W6976839486 · doi:10.60692/q24ds-8sk83

Perceptions of the seriousness of major public health problems during the COVID-19 pandemic in seven middle-income countries

2023· article· en· W6976839486 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeriousnessPublic healthContext (archaeology)PandemicHealth belief modelPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public perception of the seriousness of the COVID-19 pandemic compared to six other major public health problems (alcoholism and drug use, HIV/AIDS, malaria, tuberculosis, lung cancer and respiratory diseases caused by air pollution and smoking, and water-borne diseases like diarrhea) is unclear. We designed a survey to examine this issue using YouGov's internet panels in seven middle-income countries in Africa, Asia, and Latin America in early 2022.Respondents rank ordered the seriousness of the seven health problems using a repeated best-worst question format. Rank-ordered logit models allow comparisons within and across countries and assessment of covariates.In six of the seven countries, respondents perceived other respiratory illnesses to be a more serious problem than COVID-19. Only in Vietnam was COVID-19 ranked above other respiratory illnesses. Alcoholism and drug use was ranked the second most serious problem in the African countries. HIV/AIDS ranked relatively high in all countries. Covariates, particularly a COVID-19 knowledge scale, explained differences within countries; statistics about the pandemic were highly correlated with differences in COVID-19's perceived seriousness.People in the seven middle-income countries perceived COVID-19 to be serious (on par with HIV/AIDS) but not as serious as other respiratory illnesses. In the African countries, respondents perceived alcoholism and drug use as more serious than COVID-19. Our survey-based approach can be used to quickly understand how the threat of a newly emergent disease, like COVID-19, fits into the larger context of public perceptions of the seriousness of health problems.We were curious what people in different countries thought about the seriousness of COVID-19 compared to other health problems. We designed a survey, and hired YouGov, a survey research firm, to administer it in seven countries in Africa, Asia, and Latin America in early 2022. Respondents answered the questions on their computer, tablets, or smart phones. Their answers revealed that in most countries respiratory illnesses were perceived to be a more serious problem than COVID-19. In Africa people felt that alcoholism and drug use were also more serious than COVID-19. These findings are important because they show that people still care about the health problems they were facing before the pandemic, which is useful information for healthcare providers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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