Background: Guidelines and recommendations from public health authorities related to face masks have been essential in containing the COVID-19 pandemic. We assessed the prevalence and correlates of mask usage during the pandemic. Methods: We examined a total of 13,723,810 responses to a daily cross-sectional representative online survey in 38 countries who completed from April 23, 2020 to October 31, 2020 and reported having been in public at least once during the last seven days. The outcome was individual face mask usage in public settings, and the predictors were country fixed effects, country-level mask policy stringency, calendar time, individual sociodemographic factors, and health prevention behaviors. Associations were modelled using survey-weighted multivariable logistic regression. Findings: Mask-wearing varied over time and across the 38 countries. While some countries consistently showed high prevalence throughout, in other countries mask usage increased gradually, and a few other countries remained at low prevalence. Controlling for time and country fixed effects, sociodemographic factors (older age, female gender, education, urbanicity) and stricter mask-related policies were significantly associated with higher mask usage in public settings, while social behaviors considered risky in the context of the pandemic (going out to large events, restaurants, shopping centers, and socializing outside of the household) were associated with lower mask use. Interpretation: The decision to wear a face mask in public settings is significantly associated with sociodemographic factors, risky social behaviors, and mask policies. This has important implications for health prevention policies and messaging, including the potential need for more targeted policy and messaging design.


翻译:背景:公共卫生当局关于面罩的指导方针和建议对遏制COVID-19大流行至关重要。我们评估了该大流行期间使用面罩的流行率和关联性。方法:我们审查了38个国家对每日跨部门代表在线调查的共13 723 810份答复,这些国家从4月23日、2020年4月23日至10月31日、2020年10月31日完成,并报告说在过去七天中至少公开一次。结果为公众环境中个人面临面罩的使用,预测者是国家固定效应、国家一级的面罩政策紧张、日历时间、个人社会人口因素和健康预防行为。协会采用调查加权的多变后勤回归模型。结果:在38个国家不同时期和不同时间之间,对每天跨部门代表的在线调查作了13 723 810份答复。有些国家一直表现出高流行率,其他国家掩盖了使用面罩的现象逐渐增加,而另一些国家则仍然保持低流行率。 控制时间和国家固定影响、社会人口因素(老年、女性、教育、城市)和更严格的面具相关政策与公共环境中使用面罩有关,而社会行为被认为具有重大风险,在外部风险,在社会上,在社会行为上,在社会行为上,在公众形象上,对公众解释中,对大流行病具有重大风险,在社会行为具有风险,在社会行为上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上与风险上,在社会上,对公众解释,在上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上,在社会上与风险上,在上,对公众上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,在上,

0
下载
关闭预览

相关内容

【柳叶刀】人工智能在COVID-19药物再利用中的应用
专知会员服务
24+阅读 · 2020年11月25日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关VIP内容
【柳叶刀】人工智能在COVID-19药物再利用中的应用
专知会员服务
24+阅读 · 2020年11月25日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员