Улучшение поведенческих факторов: Локальное SEO: как улучшить поведенческие факторы

Улучшение поведенческих факторов: Локальное SEO: как улучшить поведенческие факторы

Содержание

Как улучшить поведенческие факторы сайта? — Lemarbet

Что такое поведенческие факторы ранжирования Google, для чего за ними следует наблюдать?

Поведенческие факторы (ПФ) – метрики, основанные на действиях пользователей в отношении определенного сайта, его страниц. Учитываются поисковыми системами при ранжировании, в процессе формирования выдачи по ключевым запросам.

Улучшение поведенческих факторов играет важную роль для веб-ресурса любого типа, особенно – для интернет-магазинов и других коммерческих проектов.

Андрей Чорный подготовил короткое видео «Что такое PopUp формы? Как увеличить конверсию на сайте?». Рекомендуем вам его посмотреть и узнать больше о PopUp формах – как с их помощью можно увеличить конверсию и улучшить поведенческие факторы ранжирования сайта. Приятного просмотра!

Информация о поведении посетителей собирается поисковыми системами с помощью анализа взаимодействия человека с поисковой выдачей. Используются и данные, полученные из систем веб-аналитики (Google Analytics) через собственные браузеры (Google Chrome) и другие технические сервисы (например, Google Search Console).

Сбор данных поведенческих факторов, их анализ и обновление поисковыми системами осуществляется непрерывно. С ростом технического прогресса во всем мире меняется роль и влияние ПФ на поисковую выдачу.

Используя сервис SEO-alerts, можно автоматически ежедневно получать актуальную информацию о семантике и SEO-аудите.

Анализируя информацию из всех перечисленных источников, поисковая система Google получает исчерпывающие сведения о том, как ведут себя посетители сайта. И учитывает данные поведенческих факторов при формировании поисковой выдачи.

Как поведенческие факторы влияют на продвижение сайта в Google?

Все просто: влияние поведенческих факторов на продвижение сайта в Google очевидно. С ростом возможностей в Интернете растет и конкуренция. Появляется возможность выбора одного и того же товара в разных компаниях. Чтобы в ТОП 3 – ТОП 10 были лучшие из лучших, поисковая система Google решила, что не только качество товаров или наличие seo-текстов поможет пробиться в ряды лидеров. Важным индексом ранжирования должен стать поведенческий фактор пользователей на сайте. Если пользователь не нашел на страницах сайта необходимой информации, товара или услуги, не смог сделать заказ из-за неудобного интерфейса – Google автоматически позволит вам улучшить все показатели уже на 2-й или 5-й странице поисковой выдачи.

SEO-специалисты выделяют 2 типа поведенческих факторов ранжирования сайта в Google:

  1. «Хорошие» – поведенческие факторы ранжирования в Google, которые положительно влияют на рост позиций сайта и его продвижение в целом. Их следует постоянно совершенствовать и следить за показателями.
  2. «Плохие» – поведенческие факторы ранжирования в Google, которые негативно влияют на продвижение сайта и уменьшают онлайн-продажи. За этими ПФ стоит пристально следить, при малейшем ухудшении анализировать причины.

Перейдем к описанию каждого поведенческого фактора ранжирования: что влияет на продвижение сайта в Google.

Поведенческие факторы ранжирования сайта в Google: виды и подробная информация

Поведенческий фактор ранжирования сайта № 1 – показатель отказов (bounce rate)

Показатель отказов (bounce rate) – seo-термин, характеризующий в процентном соотношении количество посетителей, покинувших сайт не переходя на другие его страницы, к общему числу пользователей за определенный период.

Отказом считают взаимодействие посетителя с сайтом, во время которого он просмотрел не более одной страницы. Высокий показатель отказов является негативным поведенческим фактором – поисковые системы считают такой веб-ресурс неинтересным для пользователей.

Многое зависит от тематики: например, хорошим значением показателя отказов для интернет-магазина косметики является 30-40%. Для онлайн-магазина техники нормой является цифра на уровне 50-60%.

Этот поведенческий фактор ранжирования не является решающим – человек может уйти с сайта и потому, что страница дала ему исчерпывающий ответ на запрос. Подробнее о показателе отказов читайте в нашей статье.

Чтобы поисковые системы могли определить, что страница дала гостю нужную информацию, ввели другой поведенческий фактор ранжирования – возвращение к повторному поиску.

Поведенческий фактор ранжирования Google № 2 – Возвращение к повторному поиску

Если посетитель закрывает вкладку с вашим сайтом и возвращается в поисковой выдаче по тому же запросу – он не получил ответа. Или информация оказалась неполной. Это один из аргументов в пользу качественного наполнения страниц товарами или статьями, максимально отвечающими на потенциальные вопросы пользователей.

Благодаря введению этого фактора, сайты и их ранжирование стали еще информативнее. Но попасть в ТОП 3 – ТОП 10 отныне труднее. Фактор возвращения к повторному поиску дает сигнал Google: по данному запросу пользователь не нашел необходимой информации и покинул страницу. Если такое случается постоянно, то сайт будет постепенно понижаться в позициях.

Чтобы не попадать в подобные ситуации, относитесь внимательно к сбору семантического ядра (ключевых слов). При добавлении нового ключевого слова стоит проанализировать: что еще по этому запросу могут искать пользователи? Четкое и правильное семантическое ядро – 50% успеха в продвижении сайта.

Поведенческий фактор ранжирования сайта в Google № 3 – Проведенное время на сайте

Здесь все просто – чем больше сайт соответствует интересам и запросам посетителей, тем дольше они на нем пробудут. И тем лучше будет расти поведенческий фактор ранжирования. Привлекая аудиторию для взаимодействия с ресурсом, используют такие инструменты как контекстная перелинковка внутренних страниц и вывод блоков подобных материалов/товаров. Это может стимулировать человека осуществить дополнительные переходы в рамках сайта.

Поведенческий фактор ранжирования сайта в Google № 4 – глубина просмотра сайта

Глубина просмотра – один из поведенческих факторов, который показывает поисковым системам, насколько информативным и интересным является сайт в целом, а не только отдельные страницы.

Если среднее количество просмотров страниц составляет менее двух – вам есть над чем работать. Многое зависит от тематики, но искать пути повышения показателя глубины просмотра целесообразно в любом случае.

Поведенческий фактор ранжирования сайта в Google № 5 – глубина скролла страниц сайта

Глубина скролла страниц – показатель, позволяющий просматривать не только поисковым системам Google, но и владельцу сайта, какое количество пользователей и на каком фрагменте страницы покинуло сайт. Проще – понимание глубины скролла позволяет усовершенствовать сайт так, чтобы пользователь пересмотрел всю информацию и нашел необходимую.

Проверить глубину скролла каждой страницы можно с помощью тепловой карты кликов Plerdy. Сервис демонстрирует не только процентное значение просмотренных частей страницы, но и из каких источников было больше всего просмотров. Рекомендуем пользоваться именно этим инструментом для улучшения поведенческих факторов ранжирования и не только.

Поведенческий фактор ранжирования сайта в Google № 6 – Источники трафика и постоянная аудитория

В 2021 году уже мало просто привлекать трафик из поиска, необходимо работать с различными источниками. Важно постоянно заинтересовывать пользователей, формируя ядро ​​аудитории. Это основное требование поведенческих факторов ранжирования.

Предоставьте посетителю максимум полезной информации и стимулируйте его снова и снова возвращаться на сайт. В этом контексте возвращение на страницы веб-ресурса не по поиску, а путем прямых переходов, считают одним из показателей его качества.

Также важно следить за количеством новых и постоянных посетителей сайта. Если показатель равен 50%/50%, следовательно, у вас есть аудитория, которая доверяет вам и постоянно следит за обновлениями на сайте.

Поведенческий фактор ранжирования Google № 7 – Кликабельность (CTR) в выдаче

Кликабельность (CTR) в выдаче – параметр, который показывает отношение количества кликов в поисковой выдаче на страницы сайта по конкретному ключевому запросу к общему числу показов страницы по тому же ключевому слову. Чем выше показатель кликабельности, тем лучше обращение к пользователям и, соответственно, больше шансов попасть в ТОП 10 – ТОП 3.

Нет четкого индекса, при достижении которого вы можете считать продвижение сайта успешным. Все зависит от типа деятельности и конкуренции. Для сферы, где средняя цена за товар значительно выше (например, спортивное оборудование) хорошим средним значением CTR можно считать 5-6%. Для ниши кулинарных рецептов данный показатель будет низким.

Несмотря на все сложности, стоит всегда работать над улучшением поведенческих факторов, особенно по показателю CTR. Тестируйте различные Title и Description, улучшайте наполнение страниц.

Поведенческий фактор ранжирования Google № 8 – Посещаемость

Не менее важным поведенческим фактором ранжирования является посещаемость – на сайтах с высокой посещаемостью поисковая система Google может собрать больше информации. При хороших поведенческих метриках такой проект получает бонус – видимость по запросам и позиции в выдаче.

Поведенческий фактор ранжирования Google № 9 – социальные сигналы или доказательства

Под этим пунктом подразумевают показатель цитируемости страниц сайта в социальных сетях, то есть «шаринг» в Facebook, Instagram и других сообществах. Логично, что люди делятся с друзьями действительно интересными и полезными материалами, заслуживающими их внимания.

Данный ПФ ранжирования в 2021 году уже не в счет, однако активное ведение соцсетей все же влияет на улучшение продвижения сайта в Google. Это приводит к увеличению количества источников трафика, посетителей и заказов.

Как улучшить поведенческие факторы: рекомендации

Поведенческие факторы существенно влияют на позиции и видимость сайта в поисковых системах. Их улучшение не просто одно из направлений работы, а необходимость – в современных реалиях эти метрики становятся условием обеспечения роста посещаемости из органического поиска и продаж в интернет-магазине.

Как улучшить поведенческие факторы ранжирования? Делимся только с вами.

Способ № 1 – Улучшение поведенческих факторов благодаря улучшению дизайна и навигации

Качество навигации и продуманность дизайна влияют на уровень юзабилити сайта в целом. Пользователь должен иметь возможность найти нужную ему информацию максимально быстро. Сюда же относится продуманное размещение информационных блоков на странице и адаптация дизайна сайта под применение на мобильных устройствах.

Чтобы улучшить поведенческие факторы, необходимо определить проблемные части сайта. Рекомендуем использовать уже знакомый вам сервис Plerdy. Кроме просмотра скролла страниц, инструмент позволяет увидеть все клики и анализировать поведение каждого пользователя.

Способ № 2 – Улучшение поведенческих факторов благодаря высокой скорости загрузки страниц

В процессе развития сайта и увеличения его посещаемости нагрузка на хостинг будет расти, требуя дополнительного объема ресурсов для стабильной работы. Если скорость загрузки страниц сайта или интернет-магазина плохо оптимизирована, пользоваться ими будет некомфортно. Проверьте свой проект с помощью этого сервиса.

От быстроты загрузки страниц зависит продвижение сайта. Хорошим показателем можно считать от 1,5 до 2 сек.

Способ № 3 – Улучшение поведенческих факторов благодаря качественному структурированному контенту

Простыни слов на страницах безвозвратно ушли в прошлое. Сегодня текст должен быть не только емким и качественно написанным, но и хорошо структурированным – с использованием заголовков, списков, выделений и других элементов форматирования.

Внимание: запросам посетителей должна отвечать страница в целом, а не только текст. Дополнительную ценность ей придаст добавление изображений, инфографики и видео.

Способ № 4 – Улучшение поведенческих факторов благодаря интеграции с соцсетями

В начале статьи упоминалось о пользе шаринга материалов с сайта. Но посетитель не будет вручную добавлять ссылку на свою страницу. Необходимо интегрировать (или включить соответствующий модуль) социальные кнопки в CMS. Если это актуально для ниши, можно создать представительства бренда/сайта в наиболее популярных социальных сетях, таких как Facebook.

Способ № 5 – Улучшение поведенческих факторов благодаря инструментам удержания аудитории

Также можно отнести e-mail рассылку и использование рекламных объявлений (ремаркетинг). В интернет-магазине дополнительным стимулом для возвращения посетителей могут стать регулярные мероприятия, направленные на привлечение аудитории. Подумайте о конкурсах, акциях, программах лояльности и накопительных бонусах.

Владельцам интернет-магазинов следует обязательно работать с динамическим ремаркетингом. С его помощью можно вернуть на сайт до 50% клиентов.

Работа над усовершенствованием дизайна, контента, структуры сайта и его отдельных страниц – проверенный способ улучшения поведенческих факторов.

Накрутка поведенческих факторов сайта: стоит или нет, к каким санкциям нужно готовиться

Искусственная накрутка поведенческих факторов достаточно точно распознается поисковыми системами. За “преступлением” однозначно последует наказание – введение санкций.

Суть проста и понятна: если сайт заподозрят в накрутке поведенческих факторов, к нему будут применять фильтр, который сильно снижает его позиции в результатах поиска. Приведенные примеры в официальной публикации свидетельствуют – риск неоправданный:

Любая накрутка поведенческих факторов или иная попытка обмануть поисковые системы нанесут непоправимый ущерб бизнесу. Особенно если речь идет об интернет-магазинах. Правильное решение – работа над улучшением поведенческих факторов сайта, а не попытки манипуляций и влияния на алгоритмы поиска.

ВЫВОДЫ

Метрик, используемых поисковыми системами при учете поведенческих факторов ранжирования, несомненно больше, чем описано в этой статье. Но, во-первых, большая часть информации остается закрытой для сообщества интернет-маркетологов. А во-вторых – многие из параметров являются производными от перечисленных. Совершенствуя их, вы комплексно улучшаете сайт по всем направлениям.

Поисковики постоянно работают над тем, чтобы переломить тренд использования фактора внешних ссылок для продвижения сайтов в топ. Внедрение и учет поведенческих метрик является одной из тех методик, которые дают максимально «чистую» информацию о ценности ресурса для посетителей.

Нет смысла заниматься накруткой поведенческих факторов ранжирования и другими «серыми» методами в попытках обмануть поисковые алгоритмы, которые постоянно меняются. Просто улучшайте свой сайт, делайте его более удобным для посетителей. И если пользователям это понравится, изменения не смогут пропустить и поисковые роботы. Дополнительный бесплатный трафик не заставит себя долго ждать.

  • Автор: Владимир Федоричак

Улучшение поведенческих факторов ранжирования сайта в Яндекс и Google

Поведенческие факторы стали одними из ключевых в SEO-продвижении. Если несколько лет назад можно было закупить ссылок на бирже, то сейчас такой способ может сыграть злую шутку с вашим сайтом и он попадет в бан поисковой системы.

Яндекс и Гугл стараются постоянно улучшать свою поисковую выдачу, заполнять ее релевантными запросу пользователя сайтами. Именно поведенческие факторы помогают поисковым системам сделать вывод о качестве сайта.

Содержание

Влияние поведенческих факторов на SEO и ранжирование

Что относится к поведенческим факторам

  1. Кликабельность сниппета в поисковой выдаче
  2. Единственный переход из поиска
  3. Количество прямых запросов
  4. Трафик по брендовым запросам
  5. Социальные сигналы
  • Внутренние поведенческие факторы
    1. Время на сайте
    2. Глубина просмотра
    3. Показатель отказа
    Улучшение поведенческих факторов

    Почему не стоит накручивать поведенческие факторы?

    Вывод

    Поведенческие факторы – это ряд характеристик поведения пользователей на сайте. Яндекс и Гугл отслеживают разные факторы. Гугл смотрит больше на то, как пользователи ведут себя в поисковой выдаче. А  Яндекс, помимо внешних поведенческих показателей, учитывает и действия на самом веб-ресурсе. Но обо всем по порядку.

    Влияние поведенческих факторов на SEO и ранжирование

    В алгоритме ранжирования Яндекса поведенческие показатели играют одну из ключевых ролей. Еще в 2011 году Яндекс выпустил статью о юзабилити сайта и о том, на что стоит обратить внимание.

    Основные проблемы юзабилити сайтов — это отсутствие хорошей навигации, сложная или запутанная структура, неудачное расположение элементов сайта, неуместное использование рекламы. Чтобы пользователи поиска могли легко получить ответ на свой вопрос, мы начинаем учитывать при ранжировании сайтов их удобство.

    В 2017 Яндексом году был запущен алгоритм « Королев», в котором большую роль играют сигналы от пользователей.

    Нейронная сеть, которую использует алгоритм «Королёв», обучается на обезличенной поисковой статистике. Системы сбора статистики учитывают, на какие страницы пользователи переходят по тем или иным запросам и сколько времени они там проводят. Если человек открыл веб-страницу и «завис» там надолго, вероятно, он нашёл то, что искал, — то есть страница хорошо отвечает на его запрос. Это положительный пример. Подобрать отрицательные примеры гораздо легче: достаточно взять запрос и любую случайную веб-страницу.

    Яндекс сам подсказывает пользователям, насколько сайт популярен с помощью специальных знаков в сниппетах.

    Специальные знаки Яндекса

    Представители поисковика Google прямо не говорят, какие именно поведенческие факторы наиболее влияют на ранжирование сайта. Однако, есть ряд показателей, на которые стоит обратить внимание.

    • Mobile first indexing – удобство использования на мобильных устройствах;
    • Скорость загрузки страниц;
    • Page Experience – оценка сайтов с учётом того, как пользователи взаимодействуют с ним.

    Все эти факторы напрямую связаны с поведением пользователей, а следовательно, и с поведенческими показателями.


    Что относится к поведенческим факторам

    Известно несколько факторов, которые оказывают прямое влияние на ранжирование сайта. Их можно разделить на внешние (работают на странице выдачи поисковой системы) и внутренние (работают на сайте). Рассмотрим подробнее каждый их этих факторов.

    Внешние поведенческие факторы

    1. Кликабельность сниппета в поисковой выдаче

    С помощью этой метрики поисковик делает вывод, какой сайт больше интересен пользователям. По сниппету можно понять, что за контент размещен на странице, поэтому информация в нем должна быть релевантной. Кликабельность быстрых ссылок из сниппета в Яндексе также важный показатель. Он говорит о релевантности ответа запросу пользователя.

    Сниппет сайта с быстрыми ссылками в Яндексе


    2.
    Единственный переход из поиска

    Этот показатель говорит о том, что пользователь нашел информацию, которая удовлетворяет полностью  его потребностям и у него больше нет необходимости просматривать остальные результаты поисковой выдачи. К такому результату стоит стремиться.

    Причины, по которым пользователь может вернуться обратно в поиск:

    • страница не релевантна запросу;
    • пользователь нашел не всю необходимую информацию;
    • контент релевантен, но не интересен по другим причинам — например, из-за сильно завышенной цены на товар;
    • сайтом неудобно пользоваться (низкая скорость загрузки, сложная навигация, не адаптирован под мобильные устройства).

    Все эти факторы приводят к тому, что пользователь будет рассматривать другие сайты в поиске.

    3. Количество прямых заходов

    Пользователь может сразу попасть на сайт в нескольких случаях:

    • когда вводит домен сайта в адресную строку;

    • когда переходит по ссылке из закладок;

    • когда переходит по ссылке, которую ему кто-то отправил.

    Все эти переходы говорят о популярности и качестве ресурса. Вряд ли вы добавите в закладки неинтересный и спамный сайт или посоветуете его друзьям.

    4. Трафик по брендовым запросам

    Когда пользователи совершают много запросов, используя название компании или бренда, для поисковых систем это сигнал, что организация пользуется спросом и выполняет свои услуги качественно. Поэтому ранжироваться сайт компании будет выше менее востребованных конкурентов.

    Пример брендового запроса


    5. Социальные сигналы

    Под социальными сигналами понимается количество ссылок на контент вашего сайта в соцсетях.

    Пример социальных сигналов сайта


    Проверить ссылки из соцсетей можно любым сервисом для анализа сайта, например pr-cy.ru.

    Внутренние поведенческие факторы

    1.
    Время на сайте

    Чем интереснее и полезнее контент на сайте, тем больше времени пользователь проводит на нем. Сложная навигация по сайту может негативно повлиять на данный показатель. Время, проведенное пользователем на сайте, в разных тематиках может отличаться.

    Средний показатель времени на сайте


    2. Глубина просмотра

    Этот параметр показывает, сколько страниц просмотрел пользователь за один сеанс взаимодействия с сайтом. Здесь, как и со временем на сайте, нужно увлечь пользователя интересным контентом, а также не использовать сложную навигацию и структуру сайта.

    Средний показатель глубины просмотра


    3. Показатель отказа

    Яндекс.Метрика и Google Analytics считают показатель отказа по-разному. Метрика принимает за отказ сеанс, который длился менее 15 секунд, а счетчик Google – если пользователь посетил только одну страницу сайта, не переходя на другие.

    В Яндекс.Метрике в разделе «Сводка» можно посмотреть различные данные, собираемые счетчиком. В том числе и те, что описаны выше. Можно задавать временные промежутки, чтобы отслеживать изменения показателей за определенный период.

    Раздел «Сводка» в Метрике

    На вкладке «Отчеты» – «Стандартные отчеты» – «Источники» – «Источники, сводка» можно посмотреть количество визитов, посетителей, процент отказа, глубину просмотра и длительность посещения в зависимости от источника трафика.

    Вкладка «Источники, сводка»

    В Google Analytics показатель отказов, количество просмотров страниц, средняя длительность просмотра страницы можно увидеть в подразделе «Обзор» отчета «Поведение».

    Вкладка «Обзор» в Google Analytics

    Также можно посмотреть статистику и по отдельным страницам.

    Статистика по отдельным страницам


    Улучшение поведенческих факторов сайта

    Теперь поговорим о том, как улучшить поведенческие факторы. Начнем с технических параметров сайта.

    Технические параметры

    На что стоит обратить внимание:

    • Высокая скорость загрузки;
    • Адаптив под мобильные устройства;
    • Корректно настроенная страница с 404-ошибкой;
    • Удобная навигация, понятная структура сайта;
    • Наличие поиска и дополнительных рекомендуемых блоков.

    Все это помогает пользователю без затруднений найти ответ на свой запрос, особенно если его время на поиск чем-то ограничено. У посетителя не возникнет желания закрыть сайт и перейти на другой, тем самым повысив процент отказа.

    Если сайт хорошо грузится и у него логичная структура, пользователь сможет посетить больше страниц, что хорошо скажется на среднем времени на сайте и количестве просмотренных страниц. Оцените свой сайт глазами обычного посетителя, просмотрите логику и структуру сайта, проверьте скорость загрузки (например, с помощью бесплатного сервиса Google PageSpeed Insights), настройте страницы с 404-ошибкой так, чтобы пользователь продолжил работу с сайтом, а не закрывал его.

    На процент отказа негативно влияет не адаптированный под мобильные устройства сайт. Уже больше половины пользователей выходят в интернет именно с мобильных телефонов, поэтому стоит подумать об адаптиве сайта, если он не настроен. Проверить адаптивность страниц можно при помощи бесплатного сервиса Mobile-Friendly Test от Google.

    Работа с контентом

    Составляющими интересного контента являются структурированные, уникальные, экспертные, грамотные тексты, фото- и видеоматериалы. Благодаря им посетитель может задержаться на сайте и положительно повлиять на поведенческие показатели сайта.

    Какой именно и в каком количестве контент размещать зависит от тематики, ассортимента и вашей экспертности в этой области. Лепить просто «чтобы было» не стоит, ведь материал должен нести в первую очередь пользу посетителю и отвечать его запросу в полной мере.

    Например, если пользователь перешел на ваш сайт по запросу «потолочная люстра цена», то в каталоге как минимум должно быть несколько вариантов люстр с фото и ценой.

    Пример товаров с ценой

    Рекомендуем добавить материалы, формирующие доверие у посетителей. Фото команды или организации, разбор различных кейсов, ваши награды. Особенно полезно если вы оказываете сложную услугу. Это поможет не только задержать пользователя на сайте, но и принять ему решение в пользу вашей компании.

    Пример страницы с фото команды Веб-Центра


    Работа над удобством (юзабилити) страниц сайта

    Дизайн – это то, что первым делом пользователь видит, зайдя на сайт. Достаточно считанных секунд, чтобы у посетителя сложилось первое впечатление о вашей компании. В первую очередь нужно исходить из целей и задачей бизнеса и целевой аудитории, которая придет на сайт. Дизайн это не только правильно подобранные цвета, но и полное оформление вашего веб-ресурса, которое должно пользователям помогать при просмотре, совершении действий.

    В целом сайт должен быть удобным для пользователя. Перейдя на посадочную страницу посетитель за одну секунду должен понять о чем эта страница и полезна ли она ему. Поэтому первый экран прокрутки нужно делать максимально информативным.

    Не нужно перегружать сайт всплывающими окнами, это отталкивает, особенно если эти окна мешают просмотру контента страницы.

    Обязательно нужен поиск по сайту. Если пользователь не нашел нужную страницу или информацию, то поиск поисковая строка на сайте поможет ему и человек не покинет сайт.

    Отследить поведение посетителей можно с помощью инструмента «Вебвизор» в Яндекс.Метрике.

    Вкладка «Вебвизор» в Яндекс.Метрике


    Работа со сниппетом в поисковой выдаче

    Именно сниппеты сайтов видит пользователь после того, как получает ответ на свой запрос к поисковой системе. Он дает пользователю представление о содержимом страницы. От привлекательности сниппета в значительной степени зависит, перейдет ли пользователь на сайт.

    Сниппет из ПС Яндекс

    Сниппет из ПС Google

    Поисковые системы формируют сниппеты самостоятельно. Но возможно повлиять на это и помочь ПС сделать сниппет корректно.

    Основу любого сниппета составляют грамотно прописанные теги title и description в коде страницы. Самые главные требования к ним – наличие ключевых слов и релевантность контенту на этой странице. Но спамить ключевыми словам не стоит, это может негативно сказаться на продвижении сайта. Следует учитывать ограничение по количеству символов. Например, в title оптимальным будет значение до 60, а в description в среднем до 200 в зависимости от поисковой системы.

    Выделить ваш сайт на фоне конкурентов помогут следующие составляющие сниппета:

    • Favicon — маленькая иконка слева от названия сайта в выдаче Яндекса;
    • «Хлебные крошки» – навигация, которая ведёт от главной страницы сайта до текущего раздела;
    • Быстрые ссылки – подобные сниппеты создаются поисковыми роботами Яндекса для наиболее популярных разделов сайта.

    Контекстная реклама

    Качественно настроенная контекстная реклама приводит посетителей на сайт, а точнее, на релевантные целевые страницы. Как следствие – повышается глубина просмотра и среднее время на сайте, уменьшается показатель отказов.

    Здесь важно понимать, что никакая контекстная реклама не поможет сайту, если контент на нем не уникальный и не полезный для пользователей.

    Пример контекстной рекламы в поиске


    Активность в соцсетях

    Мы постоянно делимся чем-то новым и интересным со знакомыми или друзьями и это влияет на поведенческие показатели сайта. Если пользователи активно делятся вашими статьями или товарами в социальных сетях, размещают ссылки на ваш ресурс – для поисковых систем это сигнал о качестве вашего сайта. Поэтому важно на страницах сайта размещать кнопки социальных сетей.

    Кнопки «Поделиться» в статье в нашем блоге

    Развивайте сообщества, аккаунты и страницы компании во всех популярных соцсетях: Вконтакте, Instagram, Facebook, YouTube, Telegram. Создавайте и публикуйте контент хотя бы раз в неделю, чтобы поисковики видели активность и появление новых ссылок на сайт.

    Если человек на выдаче видит, что компания присутствует во многих соцсетях, то это еще больше вызывает доверие.

    В идеале нужно использовать SMM-продвижение компании в социальных сетях. Это положительно скажется на поведенческих факторах для поисковиков, даже позволит ранжировать ваши аккаунты в поиске и получать дополнительный трафик. Кстати, у нас можно заказать SMM-продвижение в соцсетях.

    Пример ранжирования сайта и аккаунтов в соцсетях


    Почему не стоит накручивать поведенческие факторы?

    Здесь важно понимать всего один момент – поисковые системы понимают, когда их обманывают. Подтверждение тому – массовое применение санкций к сайтам-накрутчикам ПФ в сентябре 2020-го года.

    Сначала вы увидите положительное влияние этой накрутки, но после получите санкции от поисковых систем. Понадобится от 8 до 12 месяцев, чтобы избавиться от последствий этих санкций. Поэтому такой метод «улучшения» поведенческих показателей мы не рекомендуем.

    Вывод

    Подведем итог, какие основные поведенческие показатели сайта можно отслеживать:

    В Google Analytics:

    • Показатель отказов;
    • Количество просмотров страниц;
    • Средняя длительность просмотра страницы;
    • Глубина просмотра;

    В Яндекс.Метрике:

    • Показатель отказов;
    • Время на сайте;
    • Глубина просмотра.

    Благодаря этим показателям можно делать вывод о качестве и полезности страниц сайта. В первую очередь поисковые системы думают о пользователях и удовлетворении их запросов. Периодически проверяя метрики, можно своевременно вносить какие-либо изменения в сайт для его улучшения.

    Если хотите больше узнать об интернет-маркетинге, подписывайся на наш блог, Телеграм и канал на Ютуб. Там всегда можно узнать что-то новое и интересное.

    как влиять на ранжирование сайта

    Просто о поведенческих факторах: что к ним относится, как на них влиять, и что внедрить на сайт, чтобы улучшить поведенческие.

    Высокое ранжирование по ключевым запросам — это цель, к которой идет каждый сайт. Логика простая: чем выше страница находится в поисковой выдаче, тем больше людей на нее заходят, увеличивается число потенциальных лидов и клиентов.

    Ранжирование определяют алгоритмы поисковиков. Раньше они основывались на математических формулах «авторитетности», но оптимизаторы придумали множество уловок, как перехитрить алгоритм. Поэтому поисковые системы используют сразу несколько способов проверки ресурса, результатом которой и будет высокое или низкое ранжирование.

    От чего зависит ранжирование и как улучшить позицию своего сайта — разберем в материале, он подойдет для начинающих и поможет лучше ориентироваться в важных факторах.

    Показателей множество, а особое внимание стоит уделить анализу поведенческих факторов. Алгоритм основан на поведении самих пользователей, такая оценка объективна и отражает предпочтения людей. Чтобы не провалиться по этому показателю, сайт должен реально соответствовать требованиям пользователей, а не пытаться обмануть поисковики.

    Что относится к поведенческим факторам

    Чтобы алгоритм было сложнее обмануть, поисковики обращают внимание на множество коэффициентов и последовательностей. Основные факторы, определяющие место сайта в выдаче:

    1. Клики на сниппет в выдаче (CTR).
      Сниппет — это короткое описание и заголовок вашей страницы (сайта). Именно его и видит человек, вбивающий целевой запрос. «Авторитет» сниппета улучшается, если по нему часто кликают пользователи. Если кликают много людей, значит он соответствует их предпочтениям, и тогда приоритет сниппета растет. Но нельзя забывать и об удержании аудитории на сайте. Если люди будут часто кликать, но тут же закрывать сайт, ранжирование ухудшится — это будет сигналом, что сниппет дает ложные ожидания.

    2. Проведенное время на сайте. 
      Алгоритмы считают так: чем больше человек провел времени на сайте, тем полезнее информация, представленная там. Недобросовестные оптимизаторы могут увеличить время на сайте запутанной навигацией, но такой метод отпугнет клиентов и остальные факторы сыграют против ресурса.

      Это справедливо не для всех сайтов. К примеру, на странице вызова такси онлайн маленькое время сессии — скорее плюс. Чем быстрее пользователь смог оформить вызов, тем лучше. Подозреваем, что в таких случаях поисковик ориентируется на показатели похожих сайтов из этой сферы.

    3. Отказы. 
      Единственный фактор, для которого «чем меньше, тем лучше». Если сайт не понравился пользователю или не соответствовал его ожиданиям, он тут же уйдет, никуда больше не кликая, а это минус для ранжирования. Разумеется, добиться 0% по отказам невозможно, но чем меньше таких случаев, тем лучше для бизнеса. Но то, как относится к показателю отказов, зависит от тематики бизнеса.

      Показатель отказов на сайте: сколько должно быть, как считать и почему отказы не так страшны

    4. Глубина просмотра. 
      В противовес предыдущему фактору, чем больше внутренних переходов, нажатий на ссылки и кнопки, тем выше ранжирование. Такой сайт не просто привлекает посетителей, но и заставляет их «погружаться» в его навигацию по собственному желанию.
    5. Возвращение на сайт. 
      Если человек вновь вернулся на сайт, сохранив в закладках или запомнив URL, это говорит о высоком качестве ресурса. Поисковые алгоритмы высоко ценят страницы, на которые один и тот же человек возвращается после первого просмотра, и определяют, если он перешел из закладок.

    Влияние поведенческих факторов на ранжирование

    Разные страницы имеют разное назначение, как же поисковые системы получают статистику поведения пользователей и как ее анализируют?

    Первый этап — сбор информации.

    Поисковики получают информацию из разных источников, к ним относятся:

    • Системы статистики (Google Analytics и Яндекс.Метрика)
      Они дают объем информации о посетителях сайта, большинство поведенческих факторов отображаются именно таким образом. Владелец ресурса может не подключать себя к системам, но тогда и он не получит массу полезных данных.
    • Браузеры
      Фирменные браузеры автоматически направляют поисковым системам данные о поведении человека в сети. Это делают Google Chrome, Яндекс.Браузер и даже Internet Explorer.
    • Надстройки
      Самый известный пример — Яндекс.Бар. По сути, он превращает любой браузер в фирменный и отправляет всю необходимую информацию поисковой системе.

    Второй этап — анализ.

    Сложность в том, что для некоторых сайтов определенные факторы не важны. Для одностраничников глубина просмотра не играет роли, но она всегда будет на низком уровне — это логично, страница-то одна. В таком случае вступают в игру сегментирование данных, интерпретация и машинное обучение. Благодаря сложным алгоритмам, система сможет определить реально важные факторы и ранжировать сайт по ним.

    Как улучшить поведенческие факторы без накрутки

    В этом блоке рассмотрим самые основные и эффективные приемы по улучшению отношений между сайтом и пользователями, чтобы улучшить ранжирование. Как влиять на поведенческие факторы, чтобы ваш сайт оказался выше.

    Оптимизировать сниппет в выдаче

    Улучшить сниппет необходимо для повышения кликабельности. Сделать это можно несколько путями. К примеру, сделать хорошие title и description. Они должны не только иметь вхождение ключевого запроса, но и точно объяснять, что человек найдет и о чем узнает на странице. При этом, стоит руководствоваться правилом «краткость — сестра таланта». Хороший description по объему равен 150-180 символам.

    Согласно исследованиям Hubspot, квадратные скобки в тайтле увеличивают CTR на 40%. Помимо этого, хорошо кликают на заголовки с числами или текущим годом. А вот чего не стоит делать – это допускать переспам ключевиками или заниматься кликбейтом.

    Что еще можно сделать:

    • добавить организацию в «Справочник» Яндекса и Google Мой бизнес;
    • в меру использовать эмоции в тайтле и описании;
    • сократить URL до понятного и небольшого;
    • использовать структурированную разметку;
    • составить оглавление;
    • повышать узнаваемость бренда — работать с PR, репутацией и экспертностью.

    Поработать со структурой сайта

    Для роботов, определяющих качество сайта, в структуре важны навигация и перелинковка. Пользователь должен сразу понимать, как перейти к интересующему его месту и как попасть на нужную страницу. Результатом работы будет увеличение времени, проведенного на сайте. Поработать стоит с двумя основными направлениями:

    1. Навигация
      Создайте простое и понятное меню в шапке, сгруппируйте информацию или страницы по блокам и сделайте оглавление для больших страниц или длинных статей, чтобы пользователи сразу могли перейти к информации, интересующей их.

    2. Перелинковка
      Это позволит повысить количество внутренних переходов и улучшить авторитет сразу нескольких страниц. Ее можно реализовать с проставлением ссылок в тексте или списком ссылок в конце статьи. Другой вариант – создание карты сайта для пользователей, то есть, страницы, содержащей ссылки и описание других страниц. Не допускайте перелинковку на страницы с ошибкой 404.


    Добавить сервисы, повышающие удобство взаимодействия с сайтом

    Для бизнеса важны закрытые потребности клиентов. Чтобы повысить мнение пользователей о сайте, нужно дать им то, зачем они пришли. Иногда у человека могут возникнуть вопросы, ответы на которые он не может найти на сайте или не хочет тратить время на их поиск. В таком случае, ему нужно предоставить возможность задать любой интересующий вопрос онлайн.

    Для этого используют специальные виджеты. Многие сайты имеют чаты, но это не идеальный способ связи. Иногда разумнее описать проблему и дать ответ голосом, а в других случаях проще включить текстовый чат. Выбрав что-то одно, можно потерять часть пользователей, поэтому лучший выход — позволить посетителю самому выбрать удобную форму общения.

    Есть мессенджеры, которые сочетают несколько способов общения. К примеру, сервис CallShark включает в себя функциональность популярных мессенджеров: чат, видеозвонок, аудиозвонок, передачу файлов и другие. Посетитель сам выбирает удобный способ коммуникации, это повышает вероятность не только конвертации в лид, но и повторных заходов. Если пользователю быстро и качественно помогли с одним вопросом, со следующим он придет на этот же ресурс.

    Результатом будет повышение времени, проведенного на сайте, снижение количество отказов и лучшая конверсия заходов в лиды.

    Ускорить загрузку страниц

    Еще один способ оптимизации, позволяющий выше ранжировать сайт — скорость загрузки страниц. Проверить скорость загрузки можно в специальных анализаторах, например, в PageSpeed Tools от Google.

    Существует пять основных способов «ускорения»:

    1. Уменьшить объем загружаемых страниц с помощью сжатия, к примеру, gzip.
    2. Снизить объем графики: сжать картинки, удалить ненужные, внедрить отложенную загрузку.
    3. Убрать со страницы часть элементов. Например, если на сайте много маленьких изображений и иконок, использовать CSS-спрайты для их объединения. Также уберите лишние CSS и JS файлы.
    4. Настроить кэширование данных для повторных заходов на сайт.
    5. Сократить кодировку CSS и Javascript: обратиться к веб-разработчикам или использовать специальные программы.

    Оптимизировать мобильную версию

    Многие пользователи выходят в интернет со смартфоном, поэтому важно не потерять «мобильный сегмент» клиентов. Всегда обращайте внимание на то, как работает ваш сайт в мобильной версии, легко ли на нем читать контент, изучать предложения, делать заказы и связываться с менеджерами.

    Для оптимизации следует сделать следующее:

    • проработать ключевые слова с учетом запросов с мобильных устройств;
    • сделать минималистичное оформление, в котором удобно ориентироваться со смартфона;
    • облегчить страницы для быстрой загрузки;
    • сократить контент, чтобы чтение важной информации не требовало много скроллов;
    • ускорить работу ресурса, проверить скорость загрузки мобильной версии можно также в PageSpeed Tools от Google;
    • настроить GEO-параметры.

    Интегрировать сайт с соцсетями

    Социальные сети — еще один инструмент для привлечения аудитории и повышения сайта в выдаче.

    Для интеграции необходимо создать группы компании в социальных сетях, привязать их к сайту и активно выкладывать контент, не забывая поощрять переходы из группы на сайт. Этим занимается SMM. На самом сайте обязательно должны быть ссылки на ваши группы в «Вконтакте», «Facebook», «Instagram» и другие. Их оформление лучше сделать в виде кнопок, которые позволяют перейти в соцсеть или подписаться прямо с сайта..

    Многое зависит от конкретного проекта: если у вас интернет-магазин, а для продаж важен визуальный образ, то компании стоит вести Инстаграм и вывести на сайт не кнопку с подпиской, а «фид». В большинстве же случаев достаточно кнопок с популярных соцсетей, на которые клиент может подписаться и кнопки «поделиться» после каждой записи.


    Улучшению поведенческих факторов следует уделить особое внимание. В конечном счете, это не только повлияет на восприятие сайта поисковыми системами и ранжирование, но и на лояльность пользователей, к чему стремятся практически все проекты.


    Артем Жиров, СМО компании CallShark

    Поведенческие факторы сайта — как проверить и улучшить

    Осенью 2020 года появились сообщения о том, что Яндекс запустил новый фильтр, понижающий позиции сайтов, которые искусственно повышают поведенческие факторы (ПФ). Примерно в то же время SEO-специалисты заметили, что Яндекс возобновил «публичные порки» за такую накрутку. Официальных подтверждений или опровержений возросшей значимости ПФ пока нет, но мы рекомендуем владельцам сайтов обратить внимание на то, как ведут себя пользователи на вашей площадке.

    Теоретическую базу по этой теме вы найдете в статье «Как улучшать поведенческие факторы сайта без страха и упрека». Здесь рассмотрим главные параметры, анализ которых поможет вам понять ситуацию с ПФ сайта.

    Показатели в Яндекс.Метрике

    В этой статье мы будем показывать веб-аналитические данные на примере Метрики, потому что в формуле поискового алгоритма Яндекса ПФ имеют значительно больший вес, чем в формуле Google. К слову, именно поэтому накрутка поведенческих в Яндексе приведет к более драматичным последствиям, чем в Google. Соответственно, если совсем забросить ПФ, это может уронить позиции сайта в выдаче Яндекса, но почти не скажется ранжировании в Google.

    Если вам ближе к сердцу Google Analytics, вы можете найти в этом сервисе аналогичные показатели.

    Самые достоверные характеристики — это цифры, поэтому начнем с них.

    Общая посещаемость страницы

    Трафик обыкновенный тоже учитывается: ведь если страница привлекает много посетителей, какую-то статистику по поведению на ней тоже можно собрать. Также начать с трафика стоит по двум причинам:

    • чем выше посещаемость, тем больше внимания поисковиков;
    • для страниц с низкой посещаемостью выборка данных по ПФ будет нерепрезентативной: если мало людей просматривали страницу, то выявить общие черты и провести полную оценку поведенческих факторов будет сложно.

    Отчет «Популярное» в Метрике позволяет оценить посещаемость отдельной страницы

    Отказы

    Пожалуй, самое радикальное поведение посетителя — это уйти с сайта, едва его открыв. Высокий процент отказов говорит о том, что что-то на сайте вызывает у пользователей резкое отторжение. Что значит высокий? Это значит, что он выше, чем в среднем у сайтов вашей тематики. Нормы здорового показателя отказов для всех сайтов не существует: для каждой ниши она будет своя. А если вы впервые подступились к этому параметру, то и вовсе ориентироваться нужно на свои вчерашние данные, то есть нужно сравнивать себя с собой.

    Блок с показателем отказов в Метрике

    Почему может быть высокий процент отказов?

    1. Контент не релевантен запросу. Даже если не затрагивать тему интента (а мы затронем, но дальше), часто встречается ситуация, когда пользователь сразу понимает, что нужной информации на сайте нет. Например, по запросу «аренда авто» он попал на сайт аренды электросамокатов. Экологично, но не то. Эта ситуация возникает из-за неправильной кластеризации семантического ядра, поэтому для решения проблемы нужен опытный SEO-специалист.

    2. Дизайн раздражает. Сайты в современном вебе тоже судят «по одежке». Ядерные цвета, похожая на квест навигация, оформление времен сайтов-первопроходцев — увы, но через это пользователи не станут добираться даже до самого крутого контента. Сюда же можно отнести затмевающие собой весь обзор pop-up — это как навязчивые консультанты в офлайн-магазинах, которые с самого порога встречают фразой «Вам что-нибудь подсказать?»

    3. Тема не раскрыта. Это характерно для информационных сайтов. Например, в тексте рецепта торта написано: «Выпекайте коржи до готовности». Звучит разумно, но если человек ищет рецепт торта, он почти наверняка не кондитер и не знает, когда наступает эта готовность. Тут должна быть либо ссылка на материал «Как определить готовность коржей: фото», либо указание конкретного времени: «Выпекайте коржи 25 минут». Это кажется мелочью, но именно такие детали, в полной мере раскрывающие тему, уводят посетителей со страницы и тем самым повышают процент отказов.

    4. Тема раскрыта слишком хорошо. Если у вас лендинг и всю информацию с него можно считать за 10 секунд, это также побудит пользователя покинуть страницу. Внедрите перелинковку, формы, интерактивные элементы (калькуляторы, игры), чтобы посетитель задержался на странице и перешел на другие.

    5. Низкая скорость загрузки. Далее мы раскроем эту составляющую чуть подробнее, но если коротко: никто не будет терпеть загрузку больше 3 секунд.

    6. 404 ошибки. В процессе поисковой оптимизации SEO-специалист удаляет с сайта такие ошибки, если они обнаруживаются при сканировании. Тем не менее шаблон для 404 ошибки нужен: раз уж пользователь попал на сайт, нужно постараться удержать его, предложив что-то интересное.

      Читайте по теме:Как оформить страницу 404 ошибки?

    7. Некорректные ссылки с других сайтов. Высокий процент отказов может быть связан с тем, что сайты-доноры передают вам некачественный, нецелевой трафик. Но это сложно определить без оптимизатора.

    Глубина просмотра

    Глубиной просмотра называется то количество страниц, которое в среднем просматривают пользователи вашего сайта. Эта величина обратно пропорциональна отказам: чем меньше отказов, тем больше глубина просмотра, и наоборот.

    Блок с показателем глубины просмотра в Метрике

    Как увеличить глубину просмотра?

    1. Сформируйте качественную перелинковку. Ставьте ссылки в текстах с одних страниц на другие. Вспомним пример с рецептом торта: если бы на сайте была ссылка «Как определить готовность коржей: фото», пользователь перешел бы по ней и тем самым увеличил глубину просмотра сайта.

    2. Внедрите понятную навигацию. Добавьте «хлебные крошки», а также возможность фильтровать товары и переходить из раздела в раздел.

      Читайте по теме:Навигация по сайту: правила построения и влияние на SEO

    3. Добавьте рекомендательные блоки. Для блогов это вставки с материалами по теме, а для интернет-магазинов — блоки сопутствующих и похожих товаров:

      Пример блока рекомендуемых товаров

    Прямые заходы

    Люди, которые обеспечивают ваш сайт прямыми заходами, — это самая преданная аудитория, ядро сайта. Они сохранили ваш сайт в закладки или запомнили домен и переходят по нему из адресной строки браузера. На их привлечение не нужно тратить никаких ресурсов — они просто любят ваш сайт. И, понятно, что чем больше прямых заходов, тем больше у вас лояльных посетителей.

    Долю прямых заходов можно посмотреть в отчете Метрики «Источники, сводка»

    Как наращивать число прямых заходов на сайт?

    1. Добавить на видное место кнопку «Добавить сайт в закладки» с соответствующей функцией.

    2. Опубликовать контент, к которому ваши пользователи периодически обращаются (например, справочную информацию).

    3. Разработать бесплатные онлайн-сервисы — например, онлайн-калькулятор или отслеживание заказов.

    4. Добавить на офлайн-рекламу (листовки, баннеры) QR-код с ссылкой на сайт.

    5. Проанализировать, какой именно контент привлекает постоянных пользователей, и создавать его чаще.

    Конверсии

    Как анализировать конверсии для улучшения поведенческих факторов? Низкий процент конверсии ярко демонстрирует проблемы ПФ: пользователи не доходят до целевых действий — переходя по страницам, они так и не заполняют формы, не кладут товары в корзину и не заказывают их.

    Причин этому может быть много, и они могут не иметь никакого отношения к поведенческим: если ваши товары дороже, чем товары конкурентов, тут с помощью ПФ ничего не поделаешь. Только при прочих равных проработка ПФ принесет продажи с сайта.

    Читайте по теме:Как настроить конверсию в Яндекс.Метрике и Google Analytics

    Итак, какой должен быть показатель конверсии? Опять же зависит от тематики, но за примерный ориентир берите 2%. Насколько выше средний процент по вашей нише — 5%, 7% или 15% — будет зависеть от запросов, по которым продвигается сайт, и от лояльности трафика.

    Брендовый трафик

    Брендовым называется трафик, который формируется благодаря переходам по запросам, которые содержат название компании или сайта. Этот трафик напрямую ассоциирован с вашей компанией. Если он растет, это значит, что вы ведете успешную маркетинговую работу, ваш бренд узнают и доверяют ему.

    Чтобы оценить брендовый трафик в Метрике, нужно создать сегмент: найти все запросы, содержащие название организации, создать отчет с помощью «Поисковой фразы» и ввести запросы:

    Как сформировать сегмент по брендовому трафику в Метрике

    В Google Analytics брендовый трафик проверяется с помощью «Регулярных выражений».

    На что нужно смотреть?

    • Объем — сколько всего посещений по брендовым запросам. Доля брендового трафика зависит не только и не столько от SEO, сколько от общей маркетинговой стратегии и развития бизнеса. Среднестатистическим считается ориентир в 25%, то есть четверть всего трафика должна формироваться по брендовым запросам.
    • Динамика — как выстраивается график с течением времени, становится его больше или меньше. Конечно, должно становиться больше. Если становится меньше, это сигнал к пересмотру рекламных мероприятий.

    Трафик из других каналов

    В отчете «Источники, сводка» вы найдете все каналы, которые приводят трафик на сайт:

    Отчет «Источники, сводка» с каналами трафика

    Трафик из этих каналов должен хотя бы просто быть. Если есть, то должен быть управляемым, то есть без резких скачков и падений. Если есть ресурсы и возможности, чтобы повышать трафик из разных источников, то этим стоит заниматься: поисковые системы отслеживают и такую посещаемость.

    Действия пользователей

    Действия — это поведение: клики, переходы, заполнение форм, комментирование и так далее. Для анализа действий у Яндекс.Метрики такие технологии, как «Карта кликов», «Карта ссылок», «Карта скроллинга» и «Вебвизор». Последнее — по-настоящему уникальная разработка: благодаря ей вы можете проследить весь путь посетителя вашего сайта.

    Вебвизор в Метрике: кликнув по кнопке в третьем столбце можно просмотреть видеозапись посещения

    Проанализируйте действия пользователей: может быть, они кликают по некликабельным элементам или на странице есть элемент, после которого посетитель покидает страницу? Найдите слабые места на странице и постарайтесь занять позицию пользователя.

    CTR сниппета

    Сниппет — это описание сайта в поисковой выдаче, такая своеобразная визитка:

    Сниппет в поисковой выдаче Яндекса

    Если сниппет не прописан отдельно, то поисковой бот сформирует его на свой «вкус». Не факт, что ваши предпочтения совпадут, поэтому разрабатывайте сниппеты самостоятельно.

    Читайте по теме:Полное руководство по работе со структурированными данными

    CTR показывает, как часто на кликают на сниппет. Посмотреть этот показатель можно в Я.Вебмастере:

    Показатель CTR в Яндекс.Вебмастере

    Как повысить CTR сниппета?

    • Сделайте Title и Description уникальными, лаконичными, но содержательными. Включите в них самый частотный ключевой запрос.
    • Внедрите ЧПУ.
    • Добавьте фавикон.
    • Загружайте свои товары на Яндекс.Маркет.
    • Зарегистрируйтесь и заполните профиль на Яндекс.Справочнике и Google My Business.
    • Добавьте микроразметку для «хлебных крошек», листинга и карточек товара — если не всех, то приоритетных.
    • Добавьте «Чат с компанией».

    Скорость загрузки

    Об этом мы уже упоминали, рассказывая про отказы. Мы все давно избалованы сайтами, которые открываются за доли секунды, и обилием аналогов, реплик и копий, которые можно найти на других площадках.

    Скорость загрузки показывает, сколько времени браузеру пользователя требуется, чтобы получить данные из сети.

    Какие параметры скорости загрузки нужно оценивать:

    • time to first byte — время ответа сервера;
    • DOMready — время отрисовки HTML;
    • onload — время полной загрузки страницы со всем контентом.

    Для полной картины используйте несколько сервисов.

    Читайте по теме:8 лучших инструментов для проверки скорости загрузки сайта

    Сайт должен быстро загружаться с ПК, но еще быстрее — с мобильных. Остановимся на этом подробнее.

    Адаптация для мобильных

    Из блога в блог, из статьи в статью кочует это увещевание: внедрите мобильную версию сайта. Ее наличие или отсутствие сейчас влияет примерно на все — от трафика до конверсий. И на поведенческие факторы ранжирования тоже.

    Когда пользователь открывает со смартфона неадаптированный под него сайт, он ничего не видит (потому что все кнопки и буковки меньше, чем на последней строчке плаката окулиста), ничего не понимает (потому что эти буковки должны складываться в слова, а складываются в пятно), раздражается и уходит к конкурентам (потому что у них все видно и понятно). Картина рисуется такая: много отказов, мало заказов.

    Пример отсутствия мобильной версии: так быть не должно

    Проверьте, есть ли у вас адаптация для мобильных, а если нет — выберите подходящий способ и сделайте.

    Читайте по теме:Адаптивный дизайн или мобильная версия – делаем осознанный выбор

    Релевантность контента запросам

    Оцените релевантность содержимого сайта тем запросам, по которым на него выходят пользователи — насколько контент отвечает им, насколько помогает посетителю решить задачу?

    Как сделать контент более релевантным?

    • Добавить видеоролики с YouTube.
    • Внедрить платформу для комментариев и стимулировать пользователей делиться своими мыслями и впечатлениями.
    • С помощью A/B-тестирования подобрать наиболее кликабельные Title и Description.
    • В рамках разумного использовать эмодзи.
    • Расширять материалы дополнительной информацией по интенту пользователя: старайтесь предугадывать его ход мыслей и предлагать сведения на шаг вперед.

    Пара слов о накрутке поведенческих факторов сайта

    Мы не крутим. И вот почему.

    Когда только стало понятно, что имитацией кликов можно отвоевать позиции в топе выдачи, появились программы накрутки поведенческих факторов. И поисковикам было сложно реагировать на это: технологии не позволяли наносить ответный удар, противодействие было одно — ручные баны. Сайты с накрученными благодаря ботам поведенческими за неделю выходили в топ и даже задерживались там. Могло ли это продолжаться вечно? Нет.

    Вместе с объемами накрутки нарастали требования к ПО для этих манипуляций, а параллельно — технические мощности Google и Яндекса. Сейчас вести боевые действия с поисковиками, накручивая ПФ, чтобы занять верхние позиции в топе, как минимум сомнительно. Поисковики не хуже нас всех знают о сервисах, которые предлагают накрутить ПФ. А в свете последних новостей (с них началась эта статья) крутить еще и рискованно. Новые фильтры от Яндекса могут на год заблокировать развитие бизнеса в интернете.

    В то же время отрицать существование успешных кейсов по накрутке бессмысленно: действительно в сети много историй продвижения поведенческими факторами, в которых удалось обмануть краулеров. Но не факт, что этот обман надолго останется тайной для поисковых ботов.

    Стоит ли так рисковать?

    Итоговый чек-лист

    Соберем самое важное в одном списке.

    • Проанализируйте поведенческие показатели в Яндекс.Метрике или Google Analytics: количественные (посещаемость, отказы, глубину просмотра, прямые заходы) и качественные (действия пользователей — клики, поведение на странице). Выявите слабые места и проработайте их.
    • Проверьте CTR сниппета в Яндекс.Вебмастере, посмотрите, как он выглядит в выдаче и сравните с конкурентами. Доработайте с помощью микроразметки.
    • Оцените скорость загрузки сайта с помощью нескольких сервисов. По рекомендациям от этих инструментов исправьте ошибки, влияющие на загрузку.
    • Адаптируйте сайт для мобильных: внедрите мобильную версию, адаптивный дизайн, приложение или PWA (по возможности).
    • Создавайте контент с учетом пользовательского интента: раскрывайте тему подробно, но без воды; добавляйте интерактив; побуждайте посетителей комментировать и вступать в дискуссии.
    • Накрутка поведенческих факторов — не вариант: ситуация может стать непредсказуемой и неконтролируемой, поэтому не крутите.

    Как улучшить поведенческие факторы: советы для начинающих

    Преподаватель в seo-kursy.com, руководитель интернет-агентства SEO Интеллект В SEO нет магии, и поисковое продвижение уже давно перестало быть простым увеличением ссылок на сайт и добавлением текстов с ключевыми запросами на страницы. Есть работы, которые кажутся шаманством, связанные с подготовкой контента, структуры, ссылками и др. Об этом много говорится на конференциях, в YouTube, статьях на сайтах и на курсах.

    Я же предлагаю взглянуть на SEO со стороны счастья пользователей и посмотреть на работы, которые мы для этого делаем.

    SEO = счастье пользователя

    Главная задача SEO-специалиста – сделать так, чтобы пользователь смог решить свою проблему, выраженную в запросе, на страницах сайта.

    Счастье пользователя определяют по его поведению, его действиям на сайте и вне его. В профессиональной среде мы используем понятие «поведенческие факторы».

    Поведенческие факторы

    Поведенческие факторы (ПФ) – это группа факторов, связанных с поведением пользователей на поисковой выдаче и на сайте, а также некоторые хостовые и документные характеристики.

    Подробнее про поведенческие факторы читайте в «Энциклопедии интернет-маркетинга».

    В этой статье мы разберем некоторые механики воздействия на ПФ.

    Итак, поведенческие факторы разделяют на внешние, хостовые и внутренние.

    Как улучшить внешние (кликовые) и хостовые поведенческие факторы

    На внешние (кликовые) ПФ будем воздействовать через улучшение сниппетов, улучшая CTR сайта в поисковой выдаче. Для начала нам нужно узнать средний CTR страниц.

    CTR страницы – это совокупность CTR всех запросов на странице. 

    Нам нужно его узнать, так как в первую очередь необходимо работать со сниппетами (и содержимым) страниц с плохим средним CTR.

    Получить информацию можно следующим способом:

    1) Используем Яндекс.Вебмастер: «Поисковые запросы» – «Статистика запросов» – «Популярные запросы» – Выбрать регион и скачать выборку в XLS. Работаем с запросами, по которым были переходы. В полученном файле по столбцу CTR считаем среднее.

    2) Выгрузку добавляем в Key Collector, находим релевантные страницы по запросам, синхронизируем данные с файлом и считаем средний CTR страниц.

    3) В работу берем страницы с CTR ниже среднего по сайту. Что делать со страницами с нулевым CTR: в файле будет перечень запросов без кликов. Разбираемся в причинах, основные – отсутствие позиций, плохой сниппет.

    4) Из списка выбираем страницы с наихудшими показателями.


    Интерпретация подобной метрики может породить кучу ненужных и, возможно, вредных манипуляций над сайтом. В этой формуле точно не хватает позиции и, наверное, максимального возможного CTR по запросу (может быть, даже максимального для позиции или для интервала) для нормировки. Или еще как-то взвешивать. Соответственно, проработка запросов в сравнении с «CTR ниже среднего по сайту» (это как вообще?) может быть довольно странным занятием. Например, «CTR среднего по сайту» = 0,05 , а у страницы N среднее = 0,01. О чем это говорит? Правильно, ни о чем, только факт, что что-то сравнивали и что-то получили, – Павел Никулин, руководитель отдела аналитики и исследований Demis Group.

    Примечание автора: метрики, о которых говорит Павел, можно взять из файла-выгрузки Яндекс.Вебмастера. В файле есть и позиции, и возможный CTR по запросу в различных интервалах позиций.


    На что обратить внимание при работе со сниппетами:

    • Релевантный тег Title.
    • Заполненный и релевантный метатег Description.
    • Заметный Favicon.
    • Использование расширенных сниппетов от Яндекса и Google.

    • Полностью заполненный Яндекс.Справочник и Google Мой Бизнес.

    • Микроразметка хлебных крошек, карточек товаров, листингов, отзывов, страницы «Контакты».

    • Редактирование быстрых ссылок в Яндексе (через Вебмастер).

    • Корректировка текстового контента, откуда сейчас выхватывается сниппет.

    • Использование html-символов и эмодзи.

    • Подключение Яндекс.Диалогов.

    1. Турбо-страницы и AMP.
    2. Картинки и видео в сниппете.

    Как воздействовать на внутренние ПФ

    Определяем показатели конкурентов

    Для начала какие данные можно анализировать:

    • Время на сайте.
    • Количество просмотренных страниц.
    • Показатель отказов.
    • Источники трафика.

    Механика:

    1. Определяем ближайших конкурентов по ключевым запросам при помощи сервиса engine.seointellect.ru – поиск конкурентов, 4–5 сайтов достаточно.

    2. Далее используем сервис Similarweb и поочередно просматриваем параметры сайтов, составляя таблицу. В итоге считаем средние значения – на эти данные можно ориентироваться при продвижении своего сайта.

    Проработка запросов и страниц с высокими показателями отказов

    Наша задача – выявить такие запросы и страницы, устранить причину высокого показателя отказов.

    Используем Яндекс Метрику. Переходим в «Отчеты» – «Стандартные» – «Поисковые системы».

    Далее в пункте «Группировка» добавляем параметр «Страница входа» и перемещаем ее на второе место сразу после параметра «Поисковая система» (можно на первое).

    Затем сортируем результаты по показателю отказов, дополнительно можно поставить фильтр на количество визитов от 10 (чтобы убрать случайные переходы с отказами).

    Получаем данные о страницах с худшими показателями отказов с разбивкой на поисковые системы. Теперь нужно разбираться в причинах такого большого количества отказов.

    Возможные причины:

    • Нет в наличии товара (для ecom).
    • Нет ответа на запрос пользователя.
    • Проблемы с юзабилити.
    • Высокая цена.
    • Низкий ассортимент.
    • Много чего другого.

    Ускорение загрузки страниц

    Скорость загрузки – важный параметр, влияющий на внутренние ПФ. Ускорение загрузки страниц снижает показатель отказов. Инструмент для проверки – Google PageSpeed Insights. 

    Обращаем внимание на десктопную и мобильную версии. Для десктопа стараемся набрать более 80%, для мобильных – около 50% (но не менее 30).

    Добавление текстов

    При подготовке текста на страницы нужно руководствоваться пользой для посетителя, а не только объемом и количеством вхождений. Задача по подготовке текста разбивается на два этапа.

    1) Обратите внимание, текст не должен быть разбавлен различными элементами верстки: заголовки, таблицы, списки, картинки и др. При составлении заголовков, кроме текстового анализатора, учитывайте, что до чтения пользователи бегло сканируют текст, цепляясь за заголовки. Если они не будут отражать содержимого страницы, до чтения может не дойти. Также текст должен соответствовать тематике, т.е. содержать, слова, описывающие тематику.

    2) Обязательно после добавления текста проследите за картой скролла и прозрачности, чтобы убедиться, что текст интересен посетителю и он взаимодействует с элементами. Посмотреть такие данные можно в сервисе Яндекс.Метрика, в «Карте скроллов». Чем краснее область, тем больше внимания на нее обращают пользователи.

    Аудит содержания

    Одной из работ по улучшению юзабилити и в целом качества ресурса является аудит содержания страниц и контента. С помощью этой работы можно понять, что хочет видеть пользователь на страницах сайта, какой тип контента нужно разместить, какие элементы важны.

    1) Анализируем топовые сайты по маркерным запросам для составления таблицы содержания.

    2) Обращаем внимание на все элементы, начиная с левого верхнего угла сайта, двигаясь в правый нижний, все данные записываем в таблицу.

    3) Сайты просматриваем по очереди, повторяющиеся элементы отмечаем, новые записываем в конец списка и проверяем на всех сайтах.

    4) После составления таблицы можно определить, какие элементы чаще всего используют конкуренты, и начать планомерно внедрять на свой сайт.

    Пример упрощенной таблицы содержания:

    5) Обязательно при этом контролировать базовые значения внутренних ПФ, которые мы рассмотрели ранее.

    Как воздействовать на хостовые факторы

    Сбор полного корректного семантического ядра, чтобы охватить максимальное количество запросов в тематике

    Важно постараться охватить максимальное количество запросов в тематике сайта и построить корректную структуру на основании ключевых запросов. Если вы продаете телевизоры, необходимо составить СЯ с максимумом брендов, видов, размеров, типов, особенностей и расширений к ним. 

    Подробнее про сбор ключевых запросов читайте в «Энциклопедии интернет-маркетинга».

    Улучшение средней позиции по СЯ

    После создания новых страниц согласно собранной семантике важно, чтобы сайт ранжировался по большей части запросов. Для этого необходимо проводить стандартные работы по SEO: коммерческий аудит, технический аудит, текстовую on page-оптимизацию, работу с внешними ссылками, улучшать поведенческие факторы (разбирали в этой статье выше). По собранным запросам мониторим среднюю позицию и стараемся, чтобы она была не ниже ТОП 50.

    Вывод

    В статье мы рассмотрели корректные действия по улучшению ПФ. Эти механики нужно применять вместе с другими работами по продвижению сайта, которые в свою очередь тоже должны быть нацелены на удовлетворение потребностей пользователей. Внедряйте в процессы продвижения работу с поведенческими факторами и позиции сайтов улучшатся.

    Удачи в покорении ТОПов!

    Поведенческие факторы ранжирования — влияние поведенческих факторов при ранжировании сайта в поисковой системе Яндекс

    Яндекс учитывает порядка полутора тысяч факторов при ранжировании сайтов в поисковой выдаче. Поведенческие факторы сайта являются лишь одним из критериев. Они показывают, как пользователь ведет себя при посещении ресурса и какого результата достигает. 

    Поведенческие факторы важны и для позиций, и для роста конверсии и продаж. Если сайт неудобен и не вызывает желания остаться, пользователи быстро уйдут и ничего не купят. Поисковики увидят, что сайт не решает проблему пользователя, понизят его в выдаче. Сайт показывается ниже, посетителей приходит меньше. Если они опять не могут решить свою проблему, то быстро уходят. Продаж нет, а ресурс опускается еще ниже. Получается замкнутый круг. Чтобы из него выйти, улучшайте поведенческие факторы.

    Проанализируйте поведенческие факторы 

    Для анализа используйте системы аналитики Яндекс.Метрика или Google.Analytics. Выясните значения показателей, характеризующих поведение пользователей. Постарайтесь понять, почему они такие и как их улучшить. 

    Отказы – уход пользователей с сайта после просмотра страницы входа. Доля отказов показывает, какой процент посетителей были на странице меньше одной секунды. Основная задача – понять, почему пользователи сразу закрывают сайт. Частая причина – нерелевантность тематики сайта и запроса пользователя. Допустим, человек ищет сравнение смартфонов, а попадает на сайт сравнения планшетов. Нужной информации для него нет, сайт сразу закрывается. 

    Другая причина – отталкивающий дизайн, слишком яркий, запутанный или устаревший. PopUnder-ы и сразу всплывающие окна тоже отталкивают посетителей. Пользователь только зашел на сайт, а ему сразу предлагают подписаться, оценить или отправить запрос. Это раздражает, поэтому большинство уходит. 

    Глубина просмотра показывает количество страниц, которое в среднем просматривают посетители сайта. Чем их количество больше, тем лучше. Однако не создавайте искусственно дополнительные страницы и переходы, чтобы увеличить показатель. Если навигация на сайте будет затруднена или будет большая вложенность страниц, начнет расти процент отказов, потому что пользователи не захотят находиться на подобном ресурсе. Ограничьте вложенность страниц до 3 ссылок, включая главную страницу. 

    Чтобы увеличить глубину просмотра, добавляйте полезный контент. Допустим, у вас информационный сайт. Тогда рядом со статьей, которую читает пользователь, размещайте ссылки на похожие темы или популярные материалы. В интернет-магазине рядом с карточкой товара показывайте сопутствующие товары и тематические статьи. Главное – задумайтесь, что еще будет интересно каждому пользователю, который находится на той или иной странице, и добавляйте соответствующий контент. 

    Время на сайте показывает, сколько времени находился каждый посетитель в течение одного визита. Оптимальное время зависит от вида ресурса. Для новостных и информационных сайтов время будет больше, для интернет-магазинов – меньше, особенно если сайт продает товары с коротким циклом принятия решения. Слишком длительное время от часа и дольше скорее всего говорит, что пользователь открыл страницу и забыл про нее. Такие визиты лучше не учитывать. 

    Рассчитайте собственное оптимальное время для вашего сайта. Для этого отсортируйте в Яндекс.Метрике или Google.Analytics визиты, которые сконвертировались, и высчитайте для них среднее значение. Именно с этим значением сравнивайте время других посетителей. Чтобы увеличить время на сайте – добавляйте полезный контент, чтобы снизить – переделайте навигацию по сайту, может быть пользователь не может сразу найти нужное. Добавьте удобный поиск, подсказки и онлайн-консультирование. 

    Прямые заходы показывают объем постоянной целевой аудитории. Это люди, которые приходят на сайт по закладке в браузере или вводя домен в адресную строку. Таких посетителей еще называют ядром сайта. Они хороши тем, что владельцам сайтов не нужно тратить деньги на их дополнительные визиты. Они приходят сами, потому что контент полезен и интересен им. Стремитесь, чтобы ядро постоянных посетителей было как можно больше. Для этого отдельно анализируйте действия посетителей, пришедших по прямому заходу. Найдите схожие черты в характеристиках и в поведении такой аудитории. Поймите, какой именно контент ее привлекает. 

    Допустим, у вас информационный сайт. Вы выяснили, что по прямым заходам приходят в основном женщины в возрасте 40+ из небольших населенных пунктов. Их всех интересуют материалы про звезд. Тогда расширьте количество материалов на эту тему. Готовьте их больше и чаще добавляйте. Введите дополнительные рубрики со схожими интересами. Дополнительно запустите таргетированную рекламу на такую группу пользователей. С большой вероятностью они станут постоянными посетителями. 

    Действия посетителей показывают вовлеченность. Сюда относятся переходы по страницам, рекламе и ссылкам на соцсети, заполнение форм, участие в опросах и обсуждениях и др. Действия анализируйте с помощью четырех инструментов в Яндекс.Метрике: «карта кликов», «карта ссылок», «карта скроллинга» и «Вебвизор». В Google.Analytics вам помогут разделы «Поведение», «В режиме реального времени», «Конверсии». 

    Особенно удобно работать с вебвизором. В нем записываются все действия пользователя, как он двигал мышкой, куда нажимал, как скроллил. Включая проигрыватель в вебвизоре, вы проходите весь путь посетителя. Анализируйте выборочно, ищите слабые места на странице, пытайтесь понять логику, почему пользователь ушел, почему не мог найти ссылку и пр. 

    Кликабельность сниппета. Сниппет — то, что пользователь видит под заголовком сайта на странице поисковой выдачи. Управляйте вниманием с помощью привлекательного описания. Если сниппет не прописать специально, то поисковый робот самостоятельно подтянет в него часть текста со страницы. Такие сниппеты не информативны и не отвечают на запросы пользователей. 

    Используйте микроразметку, тогда информация в сниппете о сайте будет выглядеть структурировано. Для этого применяйте стандарты микроразметки Schema.org и другие. Подходит для сайтов с рецептами, фильмами, мероприятиями, товарами и др. Подробнее читайте в статье «Как проверить микроразметку сниппета: используем валидатор микроразметки от Яндекс». 

    Для сайтов с высокой посещаемостью поисковики формируют быстрые ссылки, которые показываются под сниппетом и по которым пользователи могут сразу попасть в нужный раздел сайта. Повлиять на появление быстрых ссылок владельцы сайтов могут косвенно, выполнив требования Яндекса. Для этого: 

    • разместите на главной странице ссылки на все основные разделы; 
    • пропишите атрибут alt у изображений, которые используются как ссылки; 
    • пропишите тег title для всех страниц; 
    • проверьте, совпадает ли title с h2; 
    • называйте страницы коротко и понятно.

     Быстрые ссылки в виде одной строки под сниппетом доступны только для ресурсов, входящих в топ-3. Для остальных они будут с описанием.

    Составьте план действий 

    В зависимости от результатов анализа подготовьте план будущих изменений. Под каждый поведенческий фактор составьте отдельный план действий. Все мероприятия разделите на три категории по степени важности: 

    • категория А — срочное. Начинайте выполнять незамедлительно. 
    • категория В — необходимое. Здесь должны быть важные изменения, но которые быстро не сделаешь. 
    • категория С — желательное. 
    Категория А  Категория В  Категория С 
    Устранение ошибок на страницах.
    Добавление необходимой информации:
    контакты, фотографии товаров, цены и подобное.
    Удаление дублей страниц.
    Уменьшение скорости загрузки сайта.
    Переезд на https.
    Прописание всех мета-тегов. 
    Сжатие и оптимизация изображений
    Создание мобильной версии сайта. 
    Улучшение юзабилити UX дизайн.

    Протестируйте изменения 

    Когда улучшения сайта из категорий А и В сделаны, приходит время для изменений из категории С. Заранее нельзя точно спрогнозировать, как такие изменения повлияют на поведенческие факторы, поэтому тестируйте. При проведении тестов соблюдайте правила. 

    Начинайте с больших изменений. Сначала тестируйте глобальные элементы, затем незначительные детали. Мелкие изменения не будут сильно влиять на поведение пользователей, поэтому сначала внедряйте глобальные варианты, которые смогут резко улучшить поведенческие факторы. 

    Тестируйте одно изменение в рамках одного тестирования. Если вы поменяете одновременно карточку товара, меню и цветовое решение, то не сможете оценить влияние каждого изменения. Поэтому сначала поменяйте цвета, проведите тестирование и проанализируйте результаты. Затем меняйте следующий элемент. 

    Отведите достаточно времени. Тестирование ограничивайте временем или количеством посетителей. Если трафик высокий, то определяйте время. Допустим неделя на тестирование цветовых решений или сутки – для формы кнопки в корзине. Когда посещаемость низкая, устанавливайте лимит по количеству пользователей. 

    Не тестируйте просто так. Сайт – не место для экспериментов. Выдвигайте гипотезы и проводите изменения, чтобы подтвердить их. Допустим, вы хотите увеличить время на сайте. Вы выдвинули гипотезу, что посетители устают от яркого дизайна и быстро уходят. Чтобы подтвердить предположение, вы проектируете дизайн в спокойной цветовой гамме и размещаете его на сайте. Затем проводите тестирование и замеряете, увеличилось ли время на сайте или снизилось. Если увеличилось незначительно, то вероятно проблема была не в дизайне. Следует искать другую причину.

    Как улучшить поведенческие факторы: советы от UpSite

    Общая теория поведенческих факторов разобрана в отдельных статьях. В этом материале – только практика, подходы и приёмы, которые позволят сделать что-то конкретное для улучшения ПФ вашего сайта.

    Работа над сниппетом

    1. Проверьте, как поисковые системы формируют ваш сниппет. Берут ли они дескрипшн или какую-то другую часть контента страницы? Если вам не нравится тот кусок, который использует поисковик в сниппете – перепишите его.
    2. Внедрите микроразметку. Красивый сниппет притягивает внимание и клики.
    3. Релевантность – то, о чем следует позаботиться в первую очередь. Подумайте о треугольнике релевантности «поисковый запрос – сниппет – контент страницы». Релевантный и красивый сниппет побеждает.

     Прокачка контента: фишки, которые превратят хороший контент в отличный

    1. Списки. Нумерованные и маркированные списки любят и люди и поисковики. Это концентрированная, структурированная, логично представленная информация – что может быть лучше?
    2. Иллюстрации. Человеческий мозг гораздо легче воспринимает графическую информацию. Первым глаз сканирует изображения и отправляет сигнал в мозг «интересно / не интересно». Позаботьтесь о качестве и релевантности иллюстраций. Прекрасно, если они будут уникальными.
    3. Схемы и инфографики. Объединяют в себе преимущества списков и иллюстраций: логичны и просты для восприятия.
    4. Видео. Иллюстрация – мощный инструмент, но это всего лишь одно статичное изображение. Релеватное, качественное тематическое видео добавит много плюсов к раскрытию темы. Есть люди, которым проще посмотреть видео, чем читать текст: разместив видео на странице, вы позаботитесь и об этой части аудитории.

    Добавление модулей комментариев

    Комментирование материалов на сайте – мощнейший инструмент для улучшения поведенческих факторов. Комментаторы – ваша лояльная аудитория, которым настолько близка тема материала, что они делятся своими мыслями с другими людьми. Т.е. возвращаются на сайт и проводят на нем много времени.

    Перелинковка

    Релевантные внутренние ссылки позволят пользователям получить у вас на сайте дополнительную информацию по интересующим их вопросам. Тем самым увеличив время на сайте и глубину просмотра, что благоприятно влияет на seo-продвижение. 

    Взаимодействие с социальными сетями

    Ведите собственные сообщества в соцсетях. Это позволит наладить отношения с лояльной аудиторией, обеспечить трафик из соцсетей на сайт и в обратном направлении. Лояльная аудитория улучшает ваши ПФ.
    Поставьте кнопки соцсетей на каждую страницу сайта, которые дадут возможность посетителям легко поделиться контентом. Всячески стимулируйте такую полезную активность. Например, с помощью конкурсов, призов и приятных поощрений.

     Нет накрутке!

    Не поддавайтесь искушению накрутить ПФ с помощью каких-либо сервисов. Возможно, это даст кратковременный положительный эффект, но в долгосрочной перспективе последствия могут быть катастрофическими. Различные виды накруток легко вычисляются поисковыми системами и жестко наказываются.

    Оптимизация под мобильные устройства

    Достаточно большая часть ваших потенциальных клиентов может заходить на сайт с мобильных устройств. Для многих из них этот способ серфинга в интернете – единственный или приоритетный. И доля таких пользователей растет с каждым днем. Если ваш сайт не оптимизирован для просмотра на мобильных устройствах, это будет тянуть поведенческие факторы вниз до тех пор, пока вы не решите эту проблему.

     Улучшение скорости загрузки

    Сайтом, который долго грузится, неудобно пользоваться. А рядом всегда есть быстрые сайты конкурентов. Обеспечение высокой скорости загрузки со стационарных и мобильных устройств – задача первостепенной важности.

    Регистрационные формы

    Соблазн собрать у пользователей побольше личной информации велик. Верно, чем больше вы знаете о ваших клиентах, тем лучше. Однако помните о том, что люди делятся личной информацией очень неохотно. Длинные формы с полями, которые не имеют прямого отношения к делу, заставляют людей покидать сайты навсегда. Используйте специальные инструменты (например, «Анализ форм» в Яндекс.Метрике) для исследования эффективности ваших форм.

    Нет звукам и всплывающим баннерам

    Неизвестно откуда берущаяся музыка и всплывающие баннеры – одни из стабильных лидеров рейтинга киллеров ПФ. Ни первого, ни второго на вашем сайте быть просто не должно.

    Онлайн-консультант

    Прекрасный способ позаботиться о своих клиентах. Очень часто у них появляются вопросы, в интернет-магазинах – вообще постоянно. Давая возможность получить ответы в онлайн-режиме, вы можете напрямую влиять на повышение продаж, и, конечно, улучшать ПФ.

    Бонус для трудолюбивых. Что делать, если с ПФ что-то не так.

    Анализировать причины. Системы веб-аналитики позволяют собирать обширные данные по взаимодействию пользователей с сайтом. Ваша задача научиться эти данные анализировать и делать правильные выводы.

    Бонусы для ленивых

    1. Как быстро узнать, что именно нужно улучшать? 

    «Способов для улучшения ПФ очень много, анализировать статистику сложно, есть метод попроще и понадежнее?»

    Есть. Плохие ПФ означают, что людям что-то не нравится у вас на сайте. Хотите узнать, что именно? Спросите у них напрямую. Найдите способ. Например, сделайте специальную email-рассылку c вопросами. Придумайте стимул для людей, чтобы они захотели уделить время заполнению анкеты.

    1. Панацея по улучшению ПФ.

    «Должен же быть какой-то универсальный ключ к улучшению ПФ, не может же быть все так сложно?»

    Раз вы дочитали эту статью до конца, так и быть, дадим вам этот ключ-панацею. Имя ему – качественный контент.

    Поведенческий фактор риска — обзор

    Физическая активность

    Отсутствие физической активности является основным поведенческим фактором риска для ряда хронических заболеваний, при этом 1 из 10 смертей взрослого человека в США объясняется бездействием (Danaei et al., 2009). В 2008 году Министерство здравоохранения и социальных служб США опубликовало «Рекомендации по физической активности для американцев», устанавливающие идеальное количество еженедельных занятий аэробикой и укреплением мышц, необходимых для среднего взрослого человека.Согласно рекомендациям, взрослые должны выполнять как минимум 2 часа 30 минут средней интенсивности или 1 час 15 минут интенсивной аэробной активности в неделю (Министерство здравоохранения и социальных служб США, 2008). Кроме того, взрослые должны выполнять упражнения для укрепления мышц, воздействуя на все основные группы мышц, по крайней мере, два дня в неделю. Если следовать этим рекомендациям, это должно привести к снижению риска многочисленных симптомов хронических заболеваний, включая раннюю смерть, сердечные заболевания, инсульт, диабет 2 типа, высокое кровяное давление и метаболический синдром, в дополнение к потере веса, улучшению кардиореспираторной пригодности, снижению заболеваемости. депрессии и улучшения когнитивных функций у пожилых людей (Министерство здравоохранения и социальных служб США, 2008 г.).Примерно 80% взрослых американцев не соответствуют этим рекомендациям (Центры по контролю и профилактике заболеваний, 2014).

    CM использовался для увеличения физической активности у здоровых взрослых (Andrade, Barry, Litt, & Petry, 2014; Ball et al., 2017; Irons, Pope, Pierce, Patten, & Jarvis, 2013; Strohacker, Galarraga, & Williams, 2014; Washington, Banna, & Gibson, 2014), а также с людьми, у которых диагностированы интеллектуальные нарушения и нарушения развития (Krentz, Miltenberger, & Valbuena, 2016).Курти и Даллери (2013) использовали Интернет-вмешательство CM, при котором условные финансовые стимулы назначались постепенно, когда достигалось возрастающее количество ежедневных целей по шагам, измеряемых с помощью трекера активности Fitbit. Petry, Andrade, Barry и Byrne (2013) также увеличили количество шагов во время 12-недельного вмешательства CM у пожилых людей с диагнозом гипертония, и не только их количество шагов в день увеличилось, но и участники группы CM также потеряли больше веса и улучшили их артериальное давление относительно участников контрольной группы.

    Другие поведенческие вмешательства, которые, как было показано, улучшают физическую активность, включают постановку целей и обратную связь (Adams et al., 2017; Polgreen et al., 2018; Wack, Crosland, & Miltenberger, 2014). Норманд (2008) обнаружил, что отслеживание физической активности в сочетании с постановкой целей и обратной связью повышает физическую активность у здоровых взрослых. Вмешательства, включающие социальное сравнение, когда участники сравнивают свою активность с деятельностью сверстников, также оказались успешными в увеличении физической активности (Broemer & Diehl, 2004; Chapman, Colby, Convery, & Coups, 2016; Zhang et al., 2016). Предыдущие исследования показали, что сверстников можно научить использовать эффективные коммуникативные стратегии для оказания социальной поддержки посредством постановки целей и решения проблем (Fisher & Li, 2004; Funnell, 2010; Kassavou, Turner, & French, 2013).

    Дети и подростки должны заниматься не менее 60 минут умеренной или высокой физической активности каждый день (Министерство здравоохранения и социальных служб США, 2008 г.). Однако только 42,5% детей в возрасте 6–11 лет достигают этой цели, а этот процент существенно снижается для подростков в возрасте 12–15 лет (7.5%) и 16–19 (5,1%) (Консультативный комитет Национального плана физической активности, 2016 г.). По этой причине исследователи изучили ряд поведенческих вмешательств, направленных на повышение физической активности у маленьких детей (Van Camp & Hayes, 2012). Например, для детей младшего возраста были изучены меры по увеличению количества шагов с использованием неденежных стимулов в сочетании с отслеживанием шагов, постановкой целей и получением обратной связи для увеличения количества шагов, измеряемых с помощью Fitbit © во время перерыва (Hayes & Van Camp, 2015).Предшествующие и контекстные переменные, которые, как было показано, увеличивают физическую активность у детей, — это типы доступного игрового оборудования (Hustyi, Normand, Larson, & Morley, 2012) и сочетание сверстников с высокой базовой активностью и сверстников с более низкой базовой активностью в сочетании с обратной связью ( Zerger, Miller, Valbuena, & Miltenberger, 2017). Недавнее исследование показало, что объединение третьеклассников в команды для игры «Шаг вперед!» — игры, в которой команда, сделавшая наибольшее количество шагов, участвовала в розыгрыше общешкольной лотереи, надежно увеличило результативность большинства членов команды. шагов в минуту (Galbraith & Normand, 2017).

    Несмотря на то, что существует ряд эффективных мер по стимулированию физической активности, предстоит еще много исследований. Многие вмешательства эффективны для кратковременных изменений в физической активности. Однако, как и в случае с большинством вмешательств, после окончания лечения поведение, как правило, возвращается к исходному уровню. Следовательно, будущие исследования в области физической активности должны быть сосредоточены на сохранении долгосрочных изменений.

    Границы | Факторы поведенческого риска и соблюдение профилактических мер: данные, полученные на ранних стадиях пандемии COVID-19

    Введение

    2020 год был однозначно отмечен появлением нового коронавируса и вызванной этим глобальной пандемией (1), которая повлияла на повседневную жизнь во всем мире и на население.Представители органов здравоохранения, а также Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) дали строгие рекомендации следовать руководящим принципам поведения и гигиеническим мерам: держаться на расстоянии от других, сокращать контакты, оставаться дома, мыть и дезинфицировать руки, а также носить повязки для рта и носа ( 2). Хотя вакцинация в настоящее время проводится в ряде стран, рекомендуемые меры по-прежнему являются центральной частью ответных мер на пандемию, поскольку они представляют собой наиболее доступную форму предотвращения инфекции.В настоящем исследовании используются данные исследования COVID-19, проведенного в рамках Обследования состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (SHARE) (3), чтобы выяснить, играют ли поведенческие факторы риска (BRF), такие как курение и рискованное употребление алкоголя, значительную роль в соблюдение мер профилактики COVID-19 среди населения в возрасте 50 лет и старше. Как будет дополнительно обсуждено ниже, дополнительный риск такого поведения может привести к более защитному поведению, то есть более строгому соблюдению вышеупомянутых мер. Однако, учитывая то, что мы знаем о побочных эффектах рискованного поведения, приверженность может быть ниже у респондентов, участвующих в BRF.

    В то время как инфекции COVID-19 представляют собой потенциально серьезную угрозу для здоровья всего населения, люди пожилого возраста и люди с уже существующими заболеваниями, по-видимому, подвергаются наибольшему риску тяжелых и летальных исходов инфекции. Представители общественного здравоохранения и представители медицинского сообщества также выразили серьезную озабоченность по поводу BRF (4). Недавнее когортное исследование, проведенное в Великобритании, показало дозозависимую связь между образом жизни, исследованным в настоящем исследовании, и инфекциями COVID-19.Лица в возрасте от 40 до 69 лет, которые курили, злоупотребляли алкоголем, мало двигались или страдали ожирением, были с большей вероятностью госпитализированы из-за COVID-19. Риск госпитализации увеличивался с увеличением количества проявлений поведения (5). Кроме того, курение было связано с более серьезными симптомами, а также с более длительной госпитализацией (6–8) и более высокой смертностью из-за COVID-19 (9). Точно так же рискованное употребление алкоголя было связано с неблагоприятными исходами инфекции COVID-19.Wang et al. (10) исследовали вероятность заражения COVID-19 у пациентов с диагнозом расстройства, связанного с употреблением психоактивных веществ, и обнаружили, что люди с расстройством, связанным с употреблением алкоголя (AUD), имели большую вероятность развития COVID-19, чем люди без расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, в операционной. из 7.7. Ожирение, а также сопутствующие заболевания, такие как сахарный диабет, являются, помимо старости, одним из факторов риска, выявленных на ранней стадии нынешней пандемии. Фактически, для пациентов, получавших лечение от COVID-19, в ряде исследований сообщалось, что ожирение является независимым фактором более серьезной инфекции (11, 12), более длительных госпитализаций (13), а также более частой потребности в вентиляции (14). .

    Предыдущие исследования также проливают свет на связь более тяжелых исходов COVID-19 и BRF, изучая их влияние на иммунные ответы при других вирусных инфекциях. Питание обсуждалось в связи с инфекциями COVID-19, поскольку оно связано с такими факторами риска, как ожирение и сахарный диабет (15, 16). Таким образом, несоблюдение рекомендаций по здоровому питанию может подвергнуть людей большему риску тяжелых исходов от инфекции COVID-19. Регулярные упражнения могут благотворно влиять на иммунную систему, позволяя ей лучше бороться с инфекциями, включая грипп и острую респираторную инфекцию; отказ от регулярной физической активности может, следовательно, повлиять на иммунные реакции организма таким образом, что представляет собой повышенный риск тяжелых исходов инфекции (17).

    Таким образом, можно согласиться с тем, что участие в BRF создает дополнительный риск серьезных неблагоприятных исходов инфекций COVID-19 и что защитное поведение особенно важно для этой группы населения. Ощущение повышенного риска связано с более строгим соблюдением профилактических мер во время нынешней пандемии. Исследование Bíró et al. (18) обнаружили, что респонденты SHARE с ранее существовавшими заболеваниями считали себя подверженными большему риску заражения и также с большей вероятностью принимали меры профилактики, в частности, реже участвовали в деятельности, в которой участвовали другие люди, т.е., встречи с людьми, покупки или прогулки. Дальнейшие международные исследования подчеркивают роль страха перед COVID-19 в повышении приверженности определенным профилактическим мерам во время текущей пандемии (19, 20). Это согласуется с большинством теорий поведения в отношении здоровья, в которых восприятие риска играет важную роль в выявлении моделей поведения в отношении здоровья у людей (21–23). Из предыдущих пандемий, таких как пандемия атипичной пневмонии в 2003 году и пандемия H5N1 и h2N1 в 2012 году, мы узнали, что предполагаемая восприимчивость оказала значительное влияние на использование масок, в том числе за пределами пандемии (24).Таким образом, мы можем предположить, что повышенный риск заболеваемости и смертности от инфекций COVID-19, связанный с описанным выше поведением, может привести к большей приверженности профилактическому поведению.

    Однако, хотя такое рискованное поведение часто оценивается изолированно, оно редко встречается как таковое. Так называемое поведение SNAP, то есть курение, нездоровое питание, употребление алкоголя и отсутствие физической активности, как правило, сопутствует друг другу. Было обнаружено, что курение и рискованное употребление алкоголя образуют альянс рискованного поведения (25, 26), но другие исследования также обнаружили, что все четыре типа сочетаются друг с другом.Также было обнаружено, что они возникают при дополнительных нездоровых привычках, таких как незащищенный половой акт и проблемный режим сна (27). Долан и Галицци (28) описывают такое нездоровое поведение как способствующее распространению поведенческого эффекта, демонстрируя склонность к риску для здоровья людей, которые участвуют в BRFs. Следовательно, участие в BRFs может быть связано с повышенным уровнем риска и в контексте текущей пандемии может привести к меньшему участию в превентивных формах поведения. Это было продемонстрировано в двух японских исследованиях, в которых изучались факторы, связанные с защитным поведением во время текущей пандемии, и выяснилось, что потребление алкоголя и курение (29, 30) были связаны с более низким соблюдением профилактических мер COVID-19.Этот побочный эффект нездоровых привычек может также предсказывать менее сознательное поведение в отношении здоровья во время глобальной пандемии, то есть несоблюдение защитного поведения.

    Повышение приверженности защитным мерам — одна из важнейших задач во время глобальной пандемии, особенно среди тех, кто наиболее уязвим к тяжелым исходам из-за инфекции. Тем не менее, что может привести к большей или меньшей приверженности, в настоящее время в значительной степени неизвестно. В этом исследовании изучается, с большей или меньшей вероятностью будут участвовать люди, принимающие BRF, в рекомендуемых профилактических мерах по гигиене рук, прикрывании кашля и чихания, ношении маски для лица, сохранении дистанции, избегании встреч более чем с пятью людьми, избегании походов по магазинам или посещения семьи. или друзья.

    Данные и методы

    Мы использовали Обследование здоровья, старения и пенсионного обеспечения в Европе (SHARE) в качестве основы для наших данных. SHARE — это лонгитюдное исследование населения старше 50 лет в 27 европейских странах и Израиле. Дополнительную информацию об исследовании можно найти на сайте Börsch-Supan et al. (31) и на веб-странице проекта (http://www.share-project.org/organisation/share-eric.html). Кроме того, Oxford COVID-19 Government Response Tracker (OxGRT) (32) использовался для сбора данных на уровне страны о датах блокировки, масках и количестве подтвержденных случаев на миллион.

    Образец и данные

    В текущем исследовании использовались предварительные данные бета-версии 0 волны 8 SHARE и опроса SHARE COVID-19. 8-я волна SHARE была проведена с использованием компьютерных личных интервью (CAPI) в панельных домохозяйствах и для повторных выборок с октября 2019 года по март 2020 года. Из-за пандемии COVID-19 и принятия мер изоляции во всем мире полевой этап подошел к концу. раннее проведение в марте 2020 года. Следовательно, компьютерные телефонные интервью (CATI) были проведены (опрос SHARE COVID-19) в панельных домохозяйствах с июня по август 2020 года.

    В общей сложности 32 625 респондентов приняли участие как в опросе SHARE COVID-19, так и в восьмой волне SHARE. Окончательный набор данных включал 23 европейские страны (Германия, Швеция, Испания, Италия, Франция, Дания, Греция, Швейцария, Бельгия, Чешская Республика, Польша, Люксембург, Венгрия, Словения, Эстония, Хорватия, Литва, Болгария, Кипр, Финляндия, Латвия, Румыния и Словакия) и Израиль. Португалия, Мальта, Австрия и Нидерланды были исключены из исходных данных для целей анализа.Португалия не собрала достаточно данных по волне 8, чтобы гарантировать включение. Сроки сбора данных в Австрии в ходе опроса COVID-19 отличались от сроков в других странах, что затрудняло их сопоставимость и, таким образом, было исключено. Отсутствующие данные приводят к исключению Мальты (нет данных на уровне страны в наборе данных OxGRT) и Нидерландов (нет данных о показателях личности). Кроме того, выборка была ограничена участниками, которые сообщали, что время от времени покидали свой дом, поскольку это подчеркивало необходимость принятия превентивных мер.Осталась выборка из 29 911 респондентов, участвовавших как в восьмой волне SHARE, так и в опросе SHARE COVID-19. Учитывая отсутствие пропущенных значений по всем рассматриваемым переменным, окончательная выборка в нашем анализе состоит из 17 588 человек в возрасте от 50 до 99 лет.

    Меры переменных

    Сначала мы опишем переменные, фиксирующие превентивное поведение. Респондентов в опросе SHARE COVID-19 спросили, как часто они носят маски и соблюдают дистанцию, когда выходят из дома.Соблюдение профилактических мер учитывалось, если в ответах указывалось, что они всегда или часто носили маску или соблюдали физическую дистанцию. Несоблюдение режима учитывалось, когда респонденты указали, что только иногда или никогда не носили лицевую маску и лишь иногда соблюдали физическую дистанцию. Респондентов также спросили, мыли ли они руки на чаще, чаще, чем обычно, использовали ли они дезинфицирующие средства для рук или дезинфицирующие жидкости на более чаще, чем обычно, или уделяли ли они особое внимание прикрыванию кашля и чихания по сравнению с тем, что было до пандемии.Подтверждение этих вопросов свидетельствовало о приверженности профилактическим мерам. Кроме того, респондентов спросили, как часто они ходили по магазинам, встречались с более чем пятью людьми за пределами своей семьи или навещали других членов семьи с момента вспышки пандемии. Для этих трех пунктов мы построили дополнительные бинарные исходы. Соблюдение превентивных мер рассматривалось, если в ответах указывалось, что вышеупомянутые формы поведения использовались меньше или были полностью прекращены с начала пандемии.Напротив, если респонденты ответили, что их поведение, связанное с покупками, встречами с более чем пятью людьми вне их домохозяйства или посещением членов семьи, увеличилось или не изменилось с начала пандемии, регистрировалось несоблюдение режима лечения. В целом, соблюдение каждой меры профилактики кодировалось как двоичная переменная, принимающая значение 1, когда проводилась профилактика, понимаемая как соблюдение рекомендаций органов здравоохранения (2).

    Что касается интересующего нас регрессора, мы теперь опишем операционализацию индекса BRFs.BRFs включали курение, рискованное употребление алкоголя, нездоровое питание, отсутствие физической активности и показатель ИМТ из восьмой волны SHARE. Курение оценивалось путем опроса респондентов, курят ли они в настоящее время. Если да, то переменная «Курение в настоящее время» принимает значение 1. Нездоровое питание определяется как потребление фруктов и овощей реже, чем ежедневно. Если да, то переменная «Прием нездоровой пищи» принимает значение 1. Рискованное потребление алкоголя характеризовалось как употребление шести или более единиц алкоголя за один раз, по крайней мере, еженедельно за последние 3 месяца.Если да, то переменная «Рискованное употребление алкоголя» принимает значение 1. Физическая активность оценивалась путем опроса респондентов, как часто они занимались высокими физическими нагрузками, такими как спорт, тяжелая работа по дому или работа, связанная с физическим трудом. Возможные ответы: чаще одного раза в неделю, еженедельно, от одного до трех раз в месяц и никогда . Переменная «Отсутствие физической активности» принимала значение 1, если человек занимался высокой физической активностью до 3 раз в месяц (т.е.д., отвечает « один-три раза в месяц » или «никогда»), в противном случае он оценивался в 0 (« еженедельно » или « более одного раза в неделю »). ИМТ был рассчитан на основе веса и роста респондентов и разделен на две группы: с избыточным весом или ожирением, (ИМТ ≥ 25) или без него (ИМТ <25). Все BRF, закодированные как дихотомические, были объединены в совокупный индекс («индекс BRF»), суммирующий количество BRF: 0 BRF, 1 BRF, 2 BRF и 3 + BRF .Мы используем последнюю переменную в нашем основном анализе, но приводим оценки дезагрегированных показателей в Приложении.

    Мы получили связанные с пандемией данные об ограничениях и подтвержденных случаях COVID-19 из Оксфордского правительственного трекера реагирования на COVID-19 (OxCGRT). Чтобы учесть продолжительность мер изоляции, мы рассчитали количество дней с момента начала первой «блокировки». Несмотря на неоднородность мер, принимаемых правительствами, и их правоприменительных возможностей, мы рассматривали «изоляцию» как периоды, в течение которых переменная «оставаться дома» составляет не менее 1, т.е.е., что были озвучены хотя бы рекомендации оставаться дома. Аналогичным образом мы рассчитали количество дней с момента начала рекомендаций по ношению масок. Обе переменные были рассчитаны с учетом даты интервью (3) и, следовательно, варьировались на индивидуальном уровне (предиктор уровня 1). В случае накопленных случаев на миллион этот показатель варьировался на национальном уровне и, таким образом, считался прогностическим фактором уровня 2. Накопленная сумма случаев была рассчитана с учетом случаев до 27 мая 2020 года, что совпало с самыми ранними интервью в рамках полевого исследования SHARE COVID-19.

    Что касается управляющих переменных, мы учитываем следующее. Пол, образование, совместное проживание и положение на работе были включены в качестве социально-демографических характеристик. Уровень образования оценивался по международной стандартной классификации образования (МСКО) (33) и сгруппирован по трем категориям: 0 начальное, 1 среднее и 2 высшее образование. Для оценки статуса совместного проживания была создана двоичная переменная. Один указал, что респондент проживает в домохозяйстве вместе со своим супругом или партнером, а 0 указали, что респондент либо холост, разведен, овдовел или живет отдельно от своего супруга или партнера.Трудовая ситуация респондентов была определена как 0 пенсионеров, 1 занятый / самозанятый и 2 другие рабочие ситуации . Кроме того, оценивалось, проживают ли респонденты в маленьком городе или в сельской местности или в городской местности. Респондентов также спрашивали, есть ли у них хронические заболевания, испытывают ли они депрессию и как они оценивают свое состояние здоровья субъективно. Депрессия измерялась по 12-балльной шкале EURO-D (34). Затем мы создали двоичную переменную «В группе риска депрессии», которая принимала значение 1, если показатель EURO-D был равен или больше 4.Что касается субъективного состояния здоровья, респонденты могли оценить свое состояние здоровья как 0 удовлетворительное / плохое состояние здоровья или как 1 хорошее / очень хорошее / отличное здоровье . Кроме того, инвентарь Большой пятерки из 10 пунктов (35) использовался для оценки баллов респондентов по параметрам личности Большой пятерки: открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и невротизм. Каждая из этих личностных переменных была преобразована из исходной 5-балльной шкалы со значениями от 1 до 5 в 10-балльную шкалу со значениями от 1 до 10.

    Процедура анализа данных

    Набор результатов, которые нас интересовали, содержал восемь пунктов, описанных ранее как превентивные меры. Чтобы уменьшить размерность анализа, мы выполнили анализ главных компонентов (PCA) на этом наборе, введя матрицу полихорической корреляции, чтобы учесть порядковый характер переменных. Были извлечены три основных компонента с собственными значениями больше 1, которые вместе объясняют 69,83% дисперсии. Элементы с высокой загрузкой (> 0.3) по первому компоненту были те, которые были связаны с покупками, знакомством с более чем 5 людьми за пределами домохозяйства и посещением членов семьи. Мы назвали этот компонент «Социальная изоляция». В случае второго компонента, который мы назвали «Гигиенические меры», более высокие нагрузки были связаны с предметами, связанными с мытьем рук, использованием дезинфицирующих средств и покрытий от кашля / чихания. Наконец, третий компонент «Регулируемые меры» характеризовался в основном ношением маски и соблюдением физической дистанции.В этом исследовании три компонента использовались в качестве переменных результата. Однако, учитывая асимметрию оценок в их непрерывной форме, они были дихотомизированы, принимая значение 1, если оценка была больше или равна средней оценке выборки.

    Чтобы изучить, отличается ли соблюдение превентивных мер от участия в BRF в международной выборке (двухуровневой), были проведены многоуровневые логистические регрессии со смешанными эффектами. В частности, мы оценили модель, представленную в уравнении (1), где y ij было двоичным результатом для каждого индивидуума i в стране j и каждого β (β 1 p ) соответствовал коэффициенту фиксированных предикторов индивидуального уровня (включая наш интересующий предиктор BRFsIndex ). γ соответствует коэффициенту предсказателя z уровня 2, который будет пояснен ниже. u j были нормально распределенными случайными эффектами для конкретной страны. Индивидуальные ошибки распределяются как логистические и независимые от u j . Многоуровневый анализ может корректировать стандартные ошибки, которые могут быть предвзятыми, если иерархическая структура вложенных данных игнорируется в простых регрессионных моделях (36, 37).

    logit [Pr (yij | xij, zj)] = β0 + β1BRFsIndexij +… + βpxpij + γzj + uj (1)

    Мы начали наш анализ с оценки модели только перехвата или нулевой модели, т. Е. Исключения предикторов и контрольных переменных, чтобы оценить, различается ли соблюдение превентивных мер в разных странах. Во-вторых, были проведены модели с фиксированными предикторами и случайными перехватами, которые включали переменные-предикторы на индивидуальном уровне и их прямую связь с переменными результата.В-третьих, в модель были включены переменные-предикторы, основанные на информации макроуровня; одна из этих переменных, количество смертей на миллион, варьировалась только на уровне страны. Соответствие моделей оценивалось с использованием двух критериев согласия: информационного критерия Акаике (AIC) и байесовского информационного критерия (BIC). Чем меньше значение, тем лучше подходит модель.

    Вся статистика и оценки были получены с использованием калиброванных весов для учета неполучения ответов и ошибок истощения, которые включены в модуль «gv_weights» данных SHARE.Анализы были выполнены с использованием Stata 14 SE (Stata Corp LP, College Station, TX).

    Требования к определенному типу статей см. В разделе «Типы статей» на любой странице журнала Frontiers. Пожалуйста, также обратитесь к Руководству для авторов для получения дополнительной информации о том, как организовать вашу рукопись в требуемых разделах или их эквивалентах для вашей области.

    Результаты

    Статистика итоговой выборки

    В таблицах 1, 2 ниже представлены основные сводные статистические данные по категориальным и непрерывным переменным, использованным в этом исследовании.Аналитическая выборка составила 17 588 человек. В столбцах 3 и 4 таблицы 1 указаны невзвешенные и взвешенные показатели распространенности, соответственно. В целом соблюдение трех групп профилактических мероприятий составило около 60%. Что касается BRF, около 80% респондентов сообщили, что участвовали как минимум в одном. Мы также включили дезагрегированное поведение. Менее половины выборки относились к категории лиц с избыточным весом или ожирением (~ 25%), в настоящее время курили (~ 15%), ели фрукты и овощи реже, чем ежедневно (~ 25%) или демонстрировали рискованное употребление алкоголя (7%) .Около 50% респондентов занимались низкой физической активностью. Что касается контрольных переменных, большинство респондентов составляли женщины (60,2%), а самая большая возрастная группа (почти 54%) — респонденты в возрасте 65–79 лет. Более половины респондентов жили со своим партнером или супругом. Что касается образования, большинство (почти 62%) закончили среднюю школу. Двадцать процентов выборки сообщили, что работают или работают не по найму; 69% на пенсии. Большинство респондентов не проживали в городах (почти 60%).Что касается здоровья, 32,6% были обследованы как подверженные риску депрессии, в то время как подавляющее большинство сообщают, по крайней мере, о хорошем самоуверенном состоянии здоровья (~ 73%). Как можно понять из общего сравнения взвешенных и невзвешенных цифр, состав выборки и состав населения существенно не различаются.

    Таблица 1 . Описательная статистика аналитической выборки для категориальных переменных.

    Таблица 2 . Описательная статистика аналитической выборки для непрерывных переменных.

    Что касается переменных, которые мы считали непрерывными, в таблице 2 приведены значения среднего и стандартного отклонения (SD). В среднем респонденты сообщили об одном хроническом заболевании. Наконец, что касается информации, связанной с пандемией, в среднем интервью проводились примерно через 84 дня в условиях «изоляции» и примерно через 60 дней с рекомендациями или правилами ношения масок. Взвешенные цифры существенно не отличались.

    Принимая во внимание распространенность каждой превентивной меры на уровне страны, в таблицах A1, A2 в Приложении указывается общий высокий уровень соблюдения этих мер (более 65%).Самая низкая приверженность ношению масок была обнаружена в Швеции (~ 2%), Финляндии (~ 5%) и Дании (~ 3%). По сравнению с ношением маски общее соблюдение физической дистанции (~ 95%), мытья рук (~ 90%), использования дезинфицирующего средства для рук (~ 85%) и прикрытия от кашля / чихания (~ 85%) казалось выше. Что касается поведения социальной изоляции (Таблица A2 в Приложении), большинство участников сообщили, что они проявляли такое поведение «реже», особенно из-за «встречи с пятью людьми» (~ 87%) и «посещенных людей» (~ 83%). ).В случае «ходили по магазинам» больше респондентов сообщили, что их участие в этой деятельности увеличилось или осталось неизменным, однако в категорию «реже» по-прежнему входит большая часть выборки (~ 69%) в большинстве стран, за исключением Дании ( ~ 49%), Болгарии (~ 47%) и Словакии (~ 45%).

    Таблица A3 в Приложении показывает распространенность каждого поведенческого риска на страновом уровне. Самые высокие показатели распространенности избыточного веса или ожирения наблюдаются в Латвии (~ 38%), Венгрии (~ 33%) и Эстонии (~ 33%).Швейцария (~ 14%), Италия (~ 15%) и Израиль (~ 18%) имели самые низкие показатели распространенности избыточного веса и ожирения в выборке. Примерно четверть выборки сообщили, что в настоящее время курят в Хорватии (~ 25%) и Польше (~ 24%). Швеция (~ 6%) и Финляндия (~ 10%) были странами с самым низким уровнем распространенности курения. В Болгарии (~ 66%), Румынии (~ 55%) и Словакии (~ 58%) более половины респондентов продемонстрировали нездоровые привычки питания, тогда как в Люксембурге (~ 13%), Франции (~ 10%), и Словения (~ 13%) около одной десятой выборки сообщили о нездоровых привычках питания.В Венгрии (~ 64%), Кипре (~ 64%) и Испании (~ 64%) большая часть выборки была физически неактивной. Самые низкие показатели распространенности отсутствия физической активности были обнаружены в Финляндии (~ 33%), Дании (~ 36%) и Латвии (~ 39%). Рискованное употребление алкоголя было самым высоким на Кипре (~ 21%) и Болгарии (~ 16%), а самым низким — во Франции (~ 3%), Польше (~ 2%) и Израиле (~ 2%). В таблице A3 также представлены эквивалентные нормы с использованием калиброванных гирь, которые существенно не различались.

    Результаты о социальной изоляции

    Как показано в Таблице 3, компонент дисперсии для модели только перехвата компонента социальной изоляции был статистически значимым, что указывает на то, что соблюдение мер социальной изоляции различается между странами (AIC = 23,210.96, BIC = 23 226,51). ICC выявил, что 9% дисперсии компонента социальной изоляции можно объяснить различиями между странами.

    Таблица 3 . Многоуровневый анализ, прогнозирующий приверженность социальной изоляции ( n = 17,588), данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

    На индивидуальном уровне вторая модель в таблице 3 показывает, что не было значимой связи между компонентом социальной изоляции и индексом BRFs. Этот результат также можно просмотреть графически на левой панели рисунка 1.На макроуровне количество случаев инфекции (OR = 1.0002; 95% CI: 1.0001–1.0003) было достоверно связано с более высоким соблюдением профилактических мер в отношении социальной изоляции. При включении переменных на индивидуальном и макроуровне соответствие модели улучшилось по сравнению с моделью только с перехватом (AIC = 22 414,68; BIC = 22 601,28).

    Рисунок 1 . Связь поведенческих факторов риска с профилактическими мерами. Оценки основаны на логистической регрессии со смешанными эффектами с учетом социально-демографических переменных и переменных состояния здоровья, собранных до начала пандемии ( n = 17 588).Данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

    Когда BRF были включены индивидуально (таблица A4), курение (OR = 0,73; 95% ДИ: 0,62–0,86) и нездоровые привычки питания (OR = 1,14; 95% ДИ: 1,05–1,25) были связаны с более низкой и высокой приверженностью к мерам социальной изоляции соответственно. В таблице A5 представлены оценки дезагрегированных BRF с использованием в качестве результатов каждой из превентивных мер, связанных с социальной изоляцией (столбцы 6–8).

    Результаты гигиенических мероприятий

    В Таблице 4 приведены оценки для второго результата — соблюдения мер гигиены.Компонент дисперсии для модели только с перехватом был статистически значимым, что указывало на то, что соблюдение мер гигиены различается в разных странах (AIC = 21 033,30, BIC = 21 048,85). ICC выявил, что 6% вариаций этого результата можно объяснить различиями между странами.

    Таблица 4 . Многоуровневый анализ, прогнозирующий соблюдение мер гигиены ( n = 17,588), данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

    При включении набора средств контроля индивидуального уровня (уровень 1) респонденты с хотя бы одним поведенческим фактором риска были связаны с более низким соблюдением профилактических мер гигиены по сравнению с респондентами, которые не принимали ни одного из них [1 BRF: OR = 0 .86; 95% -CI = (0,78; 0,94), 2 BRF: OR = 0,85; 95% -CI = (0,74; 0,97), 3+ BRF: OR = 0,72; 95% -CI = (0,59; 0,88)]. Эти оценки уменьшались по мере увеличения количества BRF. Средняя панель на рисунке 1 иллюстрирует взаимосвязь. Мы проверили значимость различий между коэффициентами этих категорий. Результаты теста Вальда показывают, что коэффициент для категории «2 BRF» существенно не отличается от коэффициента для категории «1 BRF» (χ 2 = 0,01, p = 0.90). Однако разница между коэффициентом «3 или более BRF» и коэффициентом «1 BRF» была значительной (χ 2 = 3,43, p = 0,06), как и разница между коэффициентом «3 или более» BRFs »и« 2 BRFs »(χ 2 = 6,05; p = 0,01).

    На макроуровне последние два столбца в таблице 4 показывают, что количество дней в изоляции (OR = 1,01; 95% ДИ: 1,00–1,02) было связано с более высоким соблюдением профилактических мер в отношении гигиены.В случае количества дней с правилами ношения масок (OR = 1,005; 95% ДИ: 0,99–1,01) и случаев на миллион (OR = 1.000; 95% ДИ: 0,99–1,00) результаты указывают на прямую связь значимо на альфа-уровне 0,1. Модель с фиксированными предикторами и случайными перехватами на индивидуальном и макроуровнях улучшилась по сравнению с моделью только с перехватом (AIC = 20 366,57; BIC = 20 545,39).

    Когда BRF были включены индивидуально, курение (OR = 0,87; 95% CI: 0,79–0,97) показало отрицательную связь с компонентом гигиены (Таблица A4 в Приложении).В Таблице A5 в Приложении представлены оценки дезагрегированных BRF с использованием в качестве результатов каждой из профилактических мер, связанных с гигиеной (столбцы 3–5).

    Результаты регулируемых мероприятий

    Как показано в Таблице 5, компонент дисперсии для модели только перехвата результатов регулируемых показателей был статистически значимым, что указывает на то, что соблюдение регулируемых мер различается между странами (AIC = 11 584,59, BIC = 11 600,14). ICC выявил, что 48% различий в соблюдении регулируемых мер можно объяснить различиями между странами.

    Таблица 5 . Многоуровневый анализ, прогнозирующий соблюдение регулируемых мер ( n = 17,588), данные: Wave 8 Release 0.0.1 beta.

    На индивидуальном уровне не было существенной связи между компонентом регулируемых мер и индексом BRF. На макроуровне последние два столбца в Таблице 5 сообщают, что количество дней в условиях изоляции (OR = 1,02; 95% ДИ: 1,00–1,04) и количество дней, в течение которых применялось принудительное ношение масок (OR = 1,01; 95% CI: 1.00–1.01) оба значимо связаны с более строгим соблюдением регулируемых мер. Модель с фиксированными предикторами и случайными перехватами на индивидуальном и макроуровнях улучшилась по сравнению с моделью только с перехватом (AIC = 11 243,15; BIC = 11 421,97).

    Когда BRF были включены по отдельности и не объединены в качестве индекса, таблица A4 в приложении показывает, что нездоровое питание (OR = 0,75; 95% CI: 0,56–0,99) было связано с более низким соблюдением регулируемых мер. В Таблице A5 в Приложении представлены оценки дезагрегированных BRF с использованием в качестве результатов ношения маски и соблюдения физического расстояния (столбцы 1 и 2).

    Испытания на устойчивость

    В таблице A6 приложения мы приводим оценки для альтернативных моделей с использованием тех же переменных результата, что и в таблицах 3-5. Панель A представляет собой обзор результатов, описанных выше, с отображением оценок только для индекса BRF. Панель B представляет эквивалентные оценки для уравнения (1) без весов, тогда как панели C и D представляют оценки логистической регрессии с фиксированными эффектами страны и многоуровневой линейной регрессией, соответственно.В целом результаты не различаются в зависимости от модели. При тестировании различий между коэффициентами («2 BRF против 3+ BRF» и «1 BRF против 3+ BRF») они значимы при альфа-уровнях 0,05 и 0,1 на панелях A, B и D. Тесты на устойчивость показывают одинаковые результаты по протестированным моделям.

    Обсуждение

    Настоящее исследование дает важное представление о превентивном поведении некоторых из наиболее уязвимых групп населения во время глобальной пандемии. Только из-за своего возраста респонденты подвержены высокому риску заболеваемости и смертности в результате инфекции COVID-19.Дополнительное участие в поведенческих рисках, таких как курение, рискованное употребление алкоголя, нездоровые привычки питания, отсутствие физической активности и ожирение, еще больше повышает риск. В этом контексте выявление различий в соблюдении рекомендованных профилактических мер имеет жизненно важное значение для улучшения соблюдения и снижения риска заражения вирусом в первую очередь.

    В целом приверженность профилактике соответствует массиву эмпирических данных, полученных в других странах, изучающих пандемию.Что касается всех трех результатов профилактики, женщины, более образованные и страдающие хроническими заболеваниями, сообщают о более высокой приверженности профилактическому поведению (38, 39). Что касается вопроса нашего исследования, результаты показывают значительную связь между поведенческими факторами риска и профилактикой, связанной с мерами гигиены, поскольку люди, участвовавшие хотя бы в одном BRF, реже мыли руки, продезинфицировали руки или прикрывали кашель и чихание чаще, чем до начала пандемии. Интересно, что другие формы поведения, такие как соблюдение дистанции и ношение масок, а также сокращение контактов с другими, не были связаны с вовлечением в BRF.

    В отличие от того, что можно было ожидать, люди с BRF не сообщали о более высоком соблюдении регулируемых мер или рекомендаций по социальной изоляции, несмотря на их повышенную уязвимость к тяжелым исходам инфекции COVID-19. Механизмом, который мог объяснить более высокую приверженность указанным мерам, мог быть более высокий самооценка риска инфекции. Обзорное исследование Sim et al. (24) использовали модель веры в здоровье (21), устоявшуюся теорию поведения в отношении здоровья, чтобы объяснить влияние на поведение при ношении лицевых масок в ответ на предыдущую пандемию атипичной пневмонии.Исследование показало, что предполагаемая восприимчивость к инфекции увеличивает вероятность ношения лицевой маски. В контексте этой пандемии эмпирические исследования уже подтвердили, что большее понимание личного риска или страха перед вирусом привело к большей вероятности принятия превентивных мер в ряде стран (39–42). Это влияние не нашло отражения в наших выводах. Респонденты, которые участвовали хотя бы в одном BRF, были не более склонны придерживаться этих профилактических мер, чем респонденты, которые этого не делали.Интересно, что в анализе исследования SHARE Corona Survey Биро и др. (18) обнаружили, что респонденты с уже существующими заболеваниями с большей вероятностью будут придерживаться профилактических мер, особенно тех, которые касаются других, например, ходить по магазинам, встречаться с другими и гулять. Это показывает, что осознание своей восприимчивости важно для ее влияния на защитное поведение среди людей с сопутствующими заболеваниями. В этом смысле осведомленность о повышенном риске заболеваемости и смертности от инфекций COVID-19, создаваемых BRF, отсутствует.Из-за дополнительной нагрузки на иммунные реакции и общее состояние здоровья BRF также могут считаться уже существующими состояниями, даже если их эффекты, возможно, еще не проявились в болезни.

    В отличие от профилактических мер гигиены, которые являются полностью добровольными защитными мерами, были сформированы правила ношения масок, социального и физического дистанцирования. Что касается мер социального дистанцирования, во многих странах были ограничения на количество людей, которым разрешено встречаться, а также на работу магазинов или часы работы.В совокупности реализации такого рода сделали превентивную меру, заключающуюся в том, чтобы избегать покупок или ограничивать общественные встречи недобровольными. Точно так же напоминания о физическом расстоянии присутствуют в нескольких местах или применяются иным образом, например, разрешая только определенное количество людей. Интересно, что исследование Sim et al. (24) также обнаружили, что ношение лицевой маски было связано с так называемыми сигналами к действию, то есть с факторами окружающей среды, которые влияют на выбор человека в отношении профилактического поведения.Правила повседневной жизни, как это видно в ответных мерах на пандемию, можно рассматривать как экологические сигналы к действию. Обязательное ношение масок было введено в большинстве европейских стран (32), включенных в это исследование, и является убедительным предиктором их использования (43). Следовательно, несоблюдение режима лечения может привести к штрафам до 1000 евро (44), что свидетельствует о мотивации, которую нельзя легко применить к профилактической гигиене. Кроме того, требования о масках применяются к ряду общественных мест, таких как магазины, рестораны или общественный транспорт, и доступ в эти места может быть запрещен, если маска не надета, что иллюстрирует дальнейшие социальные последствия несоблюдения правил проживания в местах или только занимая каждый второй столик в ресторанах.Однако нормативные меры — не единственные факторы окружающей среды, которые могут влиять на защитное поведение. Насколько вероятно распространение вируса в окружающей среде (45), может иметь влияние, а также социальные нормы. Несоблюдение мер социальной изоляции, таких как встречи и посещения других, а также нахождение очень близко к другим, также зависит от приверженности (или фактически несоблюдения) терпимости других лиц к такому поведению и, следовательно, является под влиянием внешних факторов окружающей среды.Исследование Barceló и Sheen (46) показало, что начало добровольного ношения масок наиболее вероятно в тех местах, где ношение масок уже было популярным, что подчеркивает важность социальных норм в этом конкретном профилактическом поведении. Это также согласуется с нашим выводом о том, что чем дольше действовали правила использования масок, тем больше вероятность того, что респонденты придерживались этой меры. Проще говоря, несколько внешних факторов, по-видимому, лежат в основе наших выводов в отношении отсутствия связи между BRF и регулируемыми или социальными мерами дистанцирования, которые включают закон и правоприменительную деятельность, основанную на социальных мотивах.

    Результаты исследования также показывают, что участие в нескольких BRF увеличивает вероятность несоблюдения профилактических мер гигиены. Это согласуется с предыдущими исследованиями, которые подтверждают, что BRF не только возникают одновременно, но и связаны с другими видами поведения, связанными с риском для здоровья, включая вождение в нетрезвом виде, интоксикацию или незащищенный половой акт, меньшее количество часов сна и, конечно же, неправильное использование вещества, кроме никотина и алкоголя (27). Это не только подтверждает, что несоблюдение профилактического поведения также представляет собой нездоровые привычки, вызванные этим распространением риска, но также предполагает, что такое поведение относится к определенной группе риска.

    Чтобы оценить, опосредуют ли специфические для пандемии факторы связь между BRF и превентивными мерами, мы включили в модель следующие переменные: количество случаев на национальном уровне на миллион и продолжительность регулируемых мер (изоляция и маски) до даты интервью. Более низкая приверженность профилактическим мерам с течением времени с начала пандемии была подтверждена в разных странах, таких как Великобритания (47) и Бразилия (48). Основополагающие механизмы объясняются множеством факторов, в том числе ухудшением жизненных обстоятельств и отсутствием обновленной официальной информации, а не просто низкой мотивацией.В этом исследовании более высокая приверженность гигиене и регулируемым мерам с течением времени предполагает иной сценарий для пожилого населения европейских стран. Это может отражать расширенную финансовую помощь, предоставленную во время пандемии, но также и более высокий уровень правоприменения, поскольку в конечном итоге были введены денежные штрафы. В случаях подтвержденных случаев на миллион высокий уровень инфицирования может вызывать недозволенное беспокойство или большее восприятие угрозы. Учитывая установленную связь между предполагаемым риском и профилактикой, это может служить объяснением увеличения приверженности профилактическим мерам с увеличением числа случаев инфекций в стране.Однако важно отметить, что тот факт, что оценки индекса BRF изменяются лишь минимально при введении этих переменных, предполагает, что связь между BRF и профилактическими гигиеническими мерами не опосредована факторами, связанными с пандемией.

    Исследование предоставляет важные идеи, которые могут принести пользу усилиям общественного здравоохранения, направленным на реагирование людей на угрозы текущей и, возможно, будущей пандемии, особенно с учетом соблюдения рекомендованных мер профилактики передачи вирусов.Важным определяющим фактором этого может быть повышение осведомленности о рисках, связанных с BRF, посредством эффективного информирования о рисках. Heydari et al. (49) обнаружили, что информирование о рисках оказывает существенное влияние на профилактическое поведение против инфекций COVID-19 в иранской выборке как прямо, так и косвенно, увеличивая восприятие риска, что, в свою очередь, улучшает защитное поведение. Кроме того, эффективность такого информирования о рисках повышается, если сообщения адаптированы для целевой аудитории (50, 51).Наши результаты могут также поддержать усилия по адаптации, составив более четкое представление о популяции, т. Е. Лиц в возрасте 50 лет и старше, участвующих в нескольких BRF, а также о наименее наблюдаемом защитном поведении, т. Е. Мытье рук, дезинфекция рук и прикрытие кашля и чихания. Дальнейшие знания о возможном влиянии комбинации BRF на защитное поведение могут предоставить более подробную информацию, которая может быть использована при настройке коммуникаций.

    Необходимо принять во внимание некоторые соображения.Информация о превентивном поведении была собрана летом 2020 года. Таким образом, полученные данные можно рассматривать как моментальный снимок ранних поведенческих реакций на вспышку пандемии. В частности, следует учитывать, что большинство стран пострадали более серьезно в ходе последующих волн, при этом показатели подтвержденных случаев и смертей превысили зарегистрированные в апреле-мае 2020 года, а также возможную усталость от принятых мер. Понимание того, как поведение эволюционировало вместе с пандемией, может быть достигнуто с помощью последующих исследований с использованием преимущества панельной характеристики опроса SHARE.Во-вторых, наш анализ основан на поведении, которое подвержено предвзятости социальной желательности. Мы утверждаем, что наличие такой предвзятости будет работать в противоположных направлениях (занижение поведенческих факторов риска и завышение сведений о профилактических мерах), потенциально маскируя статистически значимую связь. В нашем случае предполагаемая связь будет недооценена. В-третьих, попытки реально собрать межстрановые данные из согласованного вопросника основывались на изменении режима между интервью SHARE w8 (CAPI) и опросом SHARE COVID-19 (CATI).Эта адаптация могла ограничить участие потенциальных респондентов и, следовательно, состав выборки неслучайным образом. Однако изменение режима было реализовано одинаково во всех странах SHARE.

    Мы предоставили оценки с использованием данных проекта SHARE, международного панельного исследования, которое имеет ряд преимуществ. Выборка является репрезентативной, и потенциальная недопредставленность из-за неполучения ответов была устранена путем включения калиброванных весов. Кроме того, мы можем использовать размер панели в пользу нашего исследования.Поскольку наши меры по BRF и профилактике были собраны в разные моменты времени, мы смогли зафиксировать BRF вне контекста пандемии, что отражает гораздо более типичное поведение в нашей выборке. Аналогичным образом, панельное измерение и согласование анкеты по странам создают основу для последующих исследований, заинтересованных в характеристике обнаруженных ассоциаций во времени. В частности, в этом отношении исследование SHARE Corona Survey 2, которое планируется провести летом 2021 года, предоставит дополнительные данные для сопоставления наших результатов на более поздней стадии пандемии.

    Заключение

    Наши результаты показывают, что BRF играют роль в применении добровольных защитных мер, то есть гигиенических мер, и что это более выражено у людей, которые участвуют в нескольких BRF. Эта характеристика превентивного поведения представляет собой моментальный снимок немедленных ответных мер на эту глобальную чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения, и ее следует дополнительно отслеживать по мере продолжения пандемии. Вклад нашего исследования по крайней мере в три раза. Во-первых, мы добавляем к растущему массиву работ, документирующих краткосрочные ответные меры на пандемию, чрезвычайную ситуацию в области здравоохранения, которая все еще развивается по мере написания этих строк.Во-вторых, наши результаты подчеркивают риски для здоровья среди очень уязвимого населения. В-третьих, основываясь на предыдущих исследованиях здоровья, в которых сообщалось о совместном возникновении поведенческих факторов риска, мы расширяем это понимание, анализируя эти виды поведения в тандеме. Поэтому он подчеркивает важность пропаганды профилактического поведения среди населения высокого риска. Исследование может быть использовано в качестве основы для индивидуализированной коммуникации риска и использовано заинтересованными сторонами в сфере общественного здравоохранения для изучения роли BRFs в уязвимости к заболеваемости и смертности из-за инфекции COVID-19, особенно среди пожилых людей.

    Заявление о доступности данных

    В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Все данные, использованные в нашем исследовании, доступны бесплатно для всех научных пользователей во всем мире после индивидуальной регистрации (http://www.share-project.org/data-access/user-registration.html). Данные SHARE — это зарегистрированные наборы данных DOI (http://www.share-project.org/data-documentation/share-data-releases.html). Каждой волне и каждому выпуску присваивается постоянный DOI. В нашей статье мы используем данные SHARE из волн 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 8 (DOI: 10.6103 / SHARE.w1.710, 10.6103 / SHARE.w2.710, 10.6103 / SHARE.w3.710, 10.6103 / SHARE.w4.710, 10.6103 / SHARE.w5.710, 10.6103 / SHARE.w6.710, 10.6103 / SHARE.w7.711, 10.6103 / SHARE.wXcvr.710, 10.6103 / SHARE.w8cabeta.001), которые полностью доступны без ограничений.

    Заявление об этике

    Исследование SHARE подлежит постоянной этической проверке. Во время волн с 1 по 4 SHARE был рассмотрен и одобрен Комитетом по этике Университета Мангейма. Четвертая волна SHARE и продолжение проекта были рассмотрены и одобрены Советом по этике Общества Макса Планка.Для получения дополнительной информации см. Http://www.shareproject.org/fileadmin/pdf_documentation/MPG_Ethics_Council_SHARE_overall_approval_29.05.2020__en_.pdf. Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

    Авторские взносы

    M-JM-J, T-VH и JA в равной степени внесли свой вклад в концептуализацию, методологические соображения и выводы. T-VH провел теоретические размышления. M-JM-J и JA провели обработку данных, а также анализ.Все авторы внесли свой вклад в написание статьи, прочитали и утвердили окончательную рукопись.

    Финансирование

    Сбор данных SHARE финансировался Европейской комиссией в рамках FP5 (QLK6-CT-2001-00360), FP6 (SHARE-I3: RII-CT-2006-062193, СРАВНИТЬ: CIT5-CT-2005-028857, SHARELIFE: CIT4-CT-2006-028812), FP7 (SHARE-PREP: GA № 211909, SHARE-LEAP: GA № 227822, SHARE M4: GA № 261982, DASISH: GA № 283646) и Horizon 2020 (SHARE- DEV3: GA № 676536, ОБЩИЕ СВЯЗИ: GA № 870628, SERISS: GA № 654221, SSHOC: GA № 823782) и DG по занятости, социальным вопросам и интеграции.Дополнительное финансирование от Министерства образования и исследований Германии, Общества Макса Планка по развитию науки, Национального института старения США (U01_AG09740-13S2, P01_AG005842, P01_AG08291, P30_AG12815, R21_AG025169, Y1-AG-4553-01, IAG_BSR06- 11, OGHA_04-064 и HHSN271201300071C) и из различных национальных источников финансирования. Исследование в этой статье является частью проекта h3020 SHARE-COVID19 (грантовое соглашение № 101015924).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Дополнительные материалы

    Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpubh.2021.674597/full#supplementary-material

    Сноски

    Список литературы

    1.Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). Вступительное слово Генерального директора ВОЗ на брифинге для СМИ по COVID-19-11 марта 2020 г. . Женева, Швейцария: Всемирная организация здравоохранения (2020 г.).

    3. Börsch-Supan A. Исследование здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (ПОДЕЛИТЬСЯ) Волна 8. Исследование COVID-19 1. Версия выпуска: 0.0.1. бета . SHARE-ERIC. Набор данных (2020 г.). DOI: 10.6103 / SHARE.w8cabeta.001

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    4. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). Реагирование на неинфекционные заболевания во время пандемии COVID-19 и после нее . Женева: Всемирная организация здравоохранения и Программа развития Организации Объединенных Наций (2020 г.).

    Google Scholar

    5. Хамер М., Кивимяки М., Гейл С.Р., Бэтти Г.Д. Факторы риска, связанные с образом жизни, воспалительные механизмы и госпитализация COVID-19: когортное исследование 387 109 взрослых в Великобритании. Brain Behav Immun. (2020) 87: 184–7. DOI: 10.1016 / j.bbi.2020.05.059

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    6.Alqahtani JS, Oyelade T., Aldhahir AM, Alhamdi SM, Almehmadi M, Alqahtani AS и др. Распространенность, тяжесть и смертность, связанные с ХОБЛ и курением, у пациентов с COVID-19: быстрый систематический обзор и метаанализ. PLoS ONE. (2020) 15: e0233147. DOI: 10.1371 / journal.pone.0233147

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    8. Редди Р.К., Чарльз В.Н., Склавунос А., Датт А., Сид П.Т., Хаджурия А. Влияние курения на тяжесть COVID-19: систематический обзор и метаанализ. J Med Virol. (2021) 93: 1045–56. DOI: 10.1002 / jmv.26389

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    10. Ван Кью, Кельбер, округ Колумбия, Сюй Р., Волков Н.Д. Риск и исходы COVID-19 у пациентов с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ: анализ электронных медицинских карт в США. Mol Psychiatry. (2021) 26: 30–9. DOI: 10.1038 / s41380-020-00880-7

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    11. Тамара А, Тахапары Д.Л.Ожирение как предиктор плохого прогноза COVID-19: систематический обзор. Синдр диабетического метаболизма Clin Res Rev. (2020) 14: 655–9. DOI: 10.1016 / j.dsx.2020.05.020

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    14. Симоннет А., Четбоун М., Пуасси Дж., Раверди В., Нулет Дж., Дюамель А. и др. Высокая распространенность ожирения при тяжелом остром респираторном синдроме коронавируса-2 (SARS-CoV-2), требующем инвазивной искусственной вентиляции легких. Ожирение. (2020) 28: 1195–9.DOI: 10.1002 / oby.22831

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    15. Забетакис И., Лордан Р., Нортон С., Цупрас А. COVID-19: связь воспаления и роль питания в потенциальном смягчении последствий. Питательные вещества. (2020) 12: 1466. DOI: 10.3390 / nu12051466

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    16. Джаявардена Р., Соорияараччи П., Чурдакис М., Дживандара С., Ранасинге П. Повышение иммунитета при вирусных инфекциях, с особым акцентом на COVID-19: обзор. Диабетический синдром метаболизма. (2020) 14: 367–82. DOI: 10.1016 / j.dsx.2020.04.015

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    17. Дамиот А., Пинто А. Дж., Тернер Дж. Э., Гуалано Б. Иммунологические последствия отсутствия физической активности среди пожилых людей во время пандемии COVID-19. Геронтология. (2020) 66: 431–8. DOI: 10.1159 / 000509216

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    18. Биро А., Браньички Р., Элек П. Временные рамки профилактического поведения в отношении здоровья во время фазы ослабления пандемии COVID-19 в Европе . ПОДЕЛИТЬСЯ Серии рабочих документов 57-2021. Мюнхен: Мюнхенский центр экономики старения (MEA). (2021 г.).

    Google Scholar

    19. Санд Дж., Бристл Дж. Взаимосвязь восприятия угроз и оптимистического отношения с защитным поведением во время кризиса COVID-19 . ПОДЕЛИТЬСЯ Серии рабочих документов 64-2021. Мюнхен: Мюнхенский центр экономики старения (MEA) (2021 г.).

    Google Scholar

    20. Шиина А., Ниитсу Т., Кобори О, Идемото К., Хашимото Т., Сасаки Т. и др. Восприятие и беспокойство по поводу инфекции COVID-19 и рискованного поведения для распространения инфекции: международное сравнение. Ann Gen Psychiatry. (2021) 20:13. DOI: 10.1186 / s12991-021-00334-6

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    21. Розеншток ИМ. Модель веры в здоровье и профилактическое поведение в отношении здоровья. Моногр. Медико-санитарного просвещения. (1974) 2: 354–86. DOI: 10.1177 / 10

    17400200405

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    22. Роджерс Р.В. Когнитивные и психологические процессы при обращении к страху и изменении отношения: пересмотренная теория мотивации защиты. В: Cacioppo JT, Petty R, редакторы. Социальная психофизиология: Справочник . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press (1983). п. 153–76.

    Google Scholar

    24. Sim SW, Moey KSP, Tan NC. Использование масок для предотвращения респираторных инфекций: обзор литературы в контексте модели убеждений о здоровье. Singapore Med J. (2014) 55: 160–7. DOI: 10.11622 / smedj.2014037

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    25. Мидер Н., Кинг К., Мо-Бирн Т., Райт К., Грэм Х., Петтикрю М. и др. Систематический обзор кластеризации и сочетания нескольких видов рискованного поведения. BMC Public Health. (2016) 16: 657–66. DOI: 10.1186 / s12889-016-3373-6

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст

    27. Ноубл Н., Пол К., Турон Х., Олдмидоу К.Какие поддающиеся изменению модели поведения, связанные с риском для здоровья, связаны? Систематический обзор кластеризации факторов риска для здоровья, связанных с курением, питанием, алкоголем и физической активностью («SNAP»). Prevent Med. (2015) 81: 16–41. DOI: 10.1016 / j.ypmed.2015.07.003

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    28. Долан П., Галицци М.М. Как рябь на пруду: поведенческие побочные эффекты и их значение для исследований и политики. J Econ Psychol. (2015) 47: 1–16.DOI: 10.1016 / j.joep.2014.12.003

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    29. Муто К., Ямамото И., Нагасу М., Танака М., Вада К. Поведенческие изменения и готовность японских граждан к COVID-19: онлайн-опрос на ранней стадии пандемии. PLoS ONE. (2020) 15: e0234292. DOI: 10.1371 / journal.pone.0234292

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    30. Уддин С., Имам Т., Хуши М., Хан А., Мони М.А. Как социально-демографический статус и личные качества повлияли на соблюдение профилактического поведения COVID-19 во время ранней вспышки в Японии? Уроки управления пандемией. чел. Индивидуальный разн. (2021) 175: 110692. DOI: 10.1016 / j.paid.2021.110692

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    31. Бёрш-Супан А., Брандт М., Хунклер С., Кнайп Т., Корбмахер Дж., Мальтер Ф. и др. Профиль ресурсов данных: исследование здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (ПОДЕЛИТЬСЯ). Int J Epidemiol. (2013) 42: 992–1001. DOI: 10.1093 / ije / dyt088

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    32. Хейл Т., Ангрист Н., Кэмерон-Блейк Э., Халлас Л., Кира Б., Маджумдар С. и др. Оксфордский трекер реагирования правительства на COVID-19 . Оксфорд, Великобритания: Школа государственного управления им. Блаватника (2020).

    Google Scholar

    34. Принц MJ, Reischies F, Beekman AT, Fuhrer R, Jonker C, Kivela SL, et al. Разработка шкалы EURO-D — инициатива Европейского Союза по сравнению симптомов депрессии в 14 европейских центрах. Br J Психиатрия. (1999) 174: 330–8. DOI: 10.1192 / bjp.174.4.330

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    35.Rammstedt B, Kemper C, Klein MC, Beierlein C, Kovaleva A. Eine kurze skala zur messung der fünf dimensionen der persönlichkeit: big-five-inventory-10 (BFI-10). Methoden Daten Analysen. (2013) 7: 233–49. DOI: 10.12758 / mda.2013.013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    36. Hox JJ. Многоуровневый анализ: методы и приложения , 2-е изд. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: Routledge / Taylor & Francis Group (2010). п. х, 382-х.

    Google Scholar

    37.Raudenbush SW, Bryk AS. Иерархические линейные модели: приложения и методы анализа данных . Таузенд-Оукс: Мудрец (2002).

    Google Scholar

    38. Андерсон К.М., Стокман Дж. К.. Пребывание дома, дистанцирование и маски для лица: профилактика COVID-19 среди американских женщин в исследовании COPE. Int J Environ Res Public Health. (2020) 18: 180. DOI: 10.3390 / ijerph28010180

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    39. Bruine de Bruin W, Bennett D.Взаимосвязь между первоначальным восприятием риска COVID-19 и защитным поведением в отношении здоровья: национальный опрос. Am J Prev Med. (2020) 59: 157–67. DOI: 10.1016 / j.amepre.2020.05.001

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    40. Бордало П., Коффман К.Б., Дженнаиоли Н., Шлейфер А. Пожилые люди менее пессимистичны в отношении рисков для здоровья, связанных с Covid-19. В: NBER Working Paper Series . Кембридж, Массачусетс: Национальное бюро экономических исследований. (2020).п. 27494.

    Google Scholar

    41. Драйхерст С., Шнайдер С.Р., Керр Дж., Фриман А.Дж., Реккья Г., ван дер Блес А.М. и др. Восприятие риска COVID-19 во всем мире. J Risk Res. (2020) 23: 994–1006. DOI: 10.1080 / 13669877.2020.1758193

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    42. Harper CA, Satchell LP, Fido D, Latzman RD. Функциональный страх предсказывает соответствие общественного здравоохранения пандемии COVID-19. Int J Ment Health Addict .(2020) 1–14. DOI: 10.1007 / s11469-020-00281-5

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    43. Аджода Д., Динакар К., Чинацци М., Фрайбергер С.П., Пентланд А., Бейтс С. и др. Связь между результатами COVID-19 и маскировкой мандатов, приверженности и отношения. medRxiv . (2021 г.). DOI: 10.1101 / 2021.01.19.21250132. [Epub перед печатью].

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    45. Кочча М. Индекс для количественной оценки экологического риска воздействия будущих эпидемий COVID-19 и аналогичных вирусных агентов: теория и практика. Environ Res. (2020) 191: 110155. DOI: 10.1016 / j.envres.2020.110155

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    46. Barceló J, Sheen GC-H. Добровольное принятие поведения, способствующего повышению социального благополучия: ношение маски в Испании во время вспышки COVID-19. PLoS ONE. (2020) 15: e0242764. DOI: 10.1371 / journal.pone.0242764

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    48. Петерик А., Кира Б., Барберия Л., Фурст Р., Гольдшмидт Р., Лучано М. и др.Борьба Бразилии с COVID-19: риски, политика и поведение. Рабочий документ BSG, серия . (2020) 36: 1–49.

    Google Scholar

    49. Heydari ST, Zarei L, Sadati AK, Moradi N, Akbari M, Mehralian G, et al. Влияние информирования о риске на превентивное и защитное поведение во время вспышки COVID-19: посредническая роль восприятия риска. BMC Public Health. (2021) 21:54. DOI: 10.1186 / s12889-020-10125-5

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    50.Кройтер М.В., Рэй Р.Дж. Индивидуальная и целенаправленная коммуникация по вопросам здоровья: стратегии повышения актуальности информации. Am J Health Behav. (2003) 27: S227–32. DOI: 10.5993 / AJHB.27.1.s3.6

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    51. Lustria MLA, Ноар С.М., Кортез Дж., Ван Стил С.К., Глюкауф Р.Л., Ли Дж. Мета-анализ индивидуальных вмешательств по изменению поведения в отношении здоровья, предоставляемых через Интернет. J Health Commun. (2013) 18: 1039–69. DOI: 10.1080 / 10810730.2013.768727

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Методологические изменения в системе надзора за поведенческими факторами риска в 2011 г. и возможное влияние на оценки распространенности

    Пользователи вспомогательных технологий могут не иметь полного доступа к информации в этом файле. Для получения помощи отправьте электронное письмо по адресу: [email protected] Введите 508 Размещение и заголовок отчета в строке темы электронного письма.

    За последние несколько лет все крупные обследования здоровья населения, основанные на телефонных интервью, включая Систему наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS), были вынуждены приспосабливаться к быстрому росту доли U.S. домохозяйства, у которых есть сотовый телефон, но нет стационарного телефона. Для сохранения охвата и достоверности обследований в выборки обследований приходилось добавлять домохозяйства с сотовыми телефонами. Кроме того, телефонные опросы должны были скорректировать весовые коэффициенты, чтобы учесть снижение доли респондентов, путем принятия новых методов взвешивания для корректировки данных обследования с учетом различий между демографическими характеристиками респондентов и целевой группы населения. С 2004 года BRFSS планирует и тестирует добавление домохозяйств с сотовыми телефонами и улучшения своих методов статистического взвешивания.Эти новые методы были реализованы во время ввода в действие BRFSS 2011 года, который должен быть выпущен в 2012 году. В этом документе описаны методологические изменения и их потенциальное влияние на оценки распространенности BRFSS. Предварительные оценки показывают, что включение респондентов сотовых телефонов и переход к новому методу взвешивания может повысить оценки распространенности рискованного для здоровья поведения и хронических заболеваний во многих штатах. Для предотвращения неправильной интерпретации необходимо тщательно спланированное информирование должностных лиц общественного здравоохранения и ненаучной аудитории о влиянии изменений в методах на оценки.

    BRFSS, начатый CDC в 1984 году, представляет собой скоординированный сборник обследований состояния здоровья населения, проведенных в 50 штатах, округе Колумбия и пяти территориях США. Взятые вместе, эти опросы составляют крупнейшее текущее обследование общественного здравоохранения в мире; в 2010 году количество завершенных интервью составило 430 000 ( 1 ). При технической и методической помощи со стороны CDC департаменты здравоохранения штата заключают договор с центрами телефонного обслуживания для непрерывного проведения опросов BRFSS в течение года с использованием стандартизированного основного вопросника и дополнительных модулей, а также дополнительных вопросов, добавленных штатом.Федеральное правительство, правительства штатов и многие университеты, частные организации и исследователи используют данные BRFSS для определения частоты поведения и состояний, связанных со здоровьем, отслеживания прогресса в достижении целей в области здравоохранения, оценки воздействия мероприятий по профилактике заболеваний и быстрой оценки возникающих проблем со здоровьем ( например, новые схемы вакцинации против гриппа и гриппа) ( 2 ).

    Корректировка и улучшение методов является частью всех систем наблюдения за общественным здоровьем, включая такие исследования, как BRFSS.Все опросы должны время от времени корректировать свои методы, чтобы учитывать изменения в населении, поведении, технологиях и стандартах. В 2002 году, например, Управление наркологической помощи и психиатрической помощи (SAMHSA) было вынуждено изменить методы Национального обследования употребления наркотиков и здоровья, чтобы они соответствовали действующим стандартам обследования. Пользователи должны были учитывать нарушения непрерывности, вызванные этими новыми методами, которые не были связаны с изменениями в реальной распространенности ( 3 ).

    В 2004 г. группа экспертов, состоящая из методистов опроса, собралась в CDC, чтобы обсудить проблемы, с которыми сталкиваются телефонные опросы, и их значение для BRFSS.Группа сделала две основные рекомендации: 1) обратить внимание на растущее влияние домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, на охват, обеспечиваемый выборкой, и 2) разработать улучшенные методы взвешивания, корректировки и оценки, которые могли бы снизить вероятность систематической ошибки и сохранить достоверность ответа. ставки снизились, и были включены опросы по сотовому телефону. CDC поставил цель реализовать эти изменения с выпуском набора данных BRFSS 2011 ( 4 ).

    Доля U.Количество домохозяйств S., использующих только сотовые телефоны, неуклонно растет (Рисунок 1). Оценки на первую половину 2011 года показывают, что 36,4% домохозяйств в США полагаются исключительно на сотовые телефоны ( 5 ). В 2006 году в ответ на растущий процент домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, и по рекомендации экспертной группы 2004 года CDC начал тестирование изменений в методах обследования BRFSS, чтобы приспособиться к добавлению сотовых телефонов. В 2008 году CDC профинансировал пилотное исследование сотовых телефонов в 18 штатах, а к 2010 году 48 штатов проводили опросы домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, в рамках своего регулярного сбора данных.Эти пилотные исследования позволили штатам протестировать выборки опросов, содержащие ответы от домашних хозяйств, пользующихся стационарным телефоном, и от домашних хозяйств, использующих только сотовый телефон, и помогли им получить опыт в проведении и анализе опросов, содержащих интервью с сотовым телефоном. CDC предоставил каждому штату наборы данных о развитии за 2008–2010 годы, которые включают ответы на стационарные телефоны с существующими методами взвешивания, ответы на стационарные телефоны с новыми методами взвешивания и комбинированные ответы на стационарные и сотовые телефоны с использованием новых методов взвешивания, чтобы позволить штатам проверить влияние новых методов на оценки на государственном уровне.Средняя доля всех завершенных интервью BRFSS, проводимых по сотовому телефону, составит примерно 11% для набора данных BRFSS 2011 года и примерно 20% для набора данных 2012 года.

    С 1980-х годов CDC использует статистический метод, называемый «постстратификация», для взвешивания данных обзора BRFSS. Постстратификация — это стандартный метод взвешивания данных обследования ( 6 ) и относительно простой процесс одновременной корректировки данных респондентов обследования с учетом известных пропорций возраста (по категориям), расы / этнической принадлежности, пола, географического региона или других характеристик человека. население взято из U.С. Данные переписи. Постстратификация ограничивается доступом к информации по каждой демографической характеристике для каждого из регионов или областей. Например, если исследователи хотят взвесить информацию по округам, а пропорции весовых переменных неизвестны на уровне округа, постстратификация не является подходящим методом взвешивания.

    В 2006 году, в соответствии с рекомендациями экспертной группы 2004 года, CDC начал тестирование «сгребания» (итеративная пропорциональная подгонка), более сложного метода взвешивания.Рейкинг, в отличие от метода постстратификации, корректирует каждую переменную отдельно в серии итераций, требующих интенсивной обработки данных ( 7 ). Поскольку каждая переменная в процессе взвешивания включена, веса корректируются до тех пор, пока веса выборки не станут репрезентативными для генеральной совокупности.

    Raking имеет несколько преимуществ перед постстратификацией. Поскольку сгребание не требует демографической информации для небольших географических регионов, оно позволяет вводить больше демографических переменных, предложенных группой экспертов BRFSS (например,g., уровень образования, семейное положение и владение домом) в процесс статистического взвешивания, чем это было бы возможно с использованием постстратификации, тем самым снижая вероятность систематической ошибки и повышая репрезентативность оценок. Более того, поскольку демографические характеристики домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, на государственном уровне недоступны, взвешивание с постстратификацией невозможно. Рейкинг, который не полагается на информацию о небольших географических областях, позволяет включить ключевую переменную, владение телефоном (домохозяйства со стационарными или сотовыми телефонами), в методологию взвешивания BRFSS.Начиная с набора данных за 2011 год, сгребание будет успешным после стратификации в качестве единственного метода статистического взвешивания BRFSS.

    Оценки, проведенные CDC с использованием данных BRFSS за 2010 и 2011 гг., Показывают, что добавление домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, улучшит охват обследованием определенных групп населения. Например, доля интервью, проведенных с респондентами, имеющими более низкий доход, более низкий уровень образования или принадлежащих к более молодым возрастным группам, увеличится, потому что эти группы чаще всего полагаются исключительно на сотовые телефоны для личного общения.Таким образом, включение респондентов, пользующихся только сотовым телефоном, увеличит охват тех слоев населения, которые не включены в опрос, когда проводятся опросы только по стационарному телефону. Поскольку эти группы респондентов представляют собой группы населения с большим количеством факторов риска, оценки рискованного для здоровья поведения, вероятно, увеличатся.

    Принятие новых методов также приведет к оценкам распространенности на уровне штата BRFSS на 2011 и последующие годы, которые будут отличаться от оценок, которые были бы получены с помощью предыдущих процедур взвешивания (Рисунок 2).Эти разрывы будут варьироваться в зависимости от вопроса и состояния обследования, и они будут определяться вариациями демографических переменных, используемых для сбора информации, и долей респондентов, пользующихся сотовыми телефонами. Оценки CDC показывают, что оценки распространенности некоторых из наиболее заметных индикаторов плохого здоровья или негативного поведения, измеряемого BRFSS, увеличатся в большинстве штатов. Некоторые из этих увеличений будут вызваны принятием сгребания в качестве нового метода статистического взвешивания, а другие будут вызваны добавлением домохозяйств с сотовыми телефонами.Различия, возникающие в результате взвешивания, можно увидеть при сравнении постстратификации и сгребания с использованием данных только по наземным линиям связи (рис. 2). Эффект от включения сотового телефона затем виден путем сравнения данных стационарного телефона с комбинированными данными стационарного и сотового телефона после сгребания. Использование сгребания также может изменить оценки на уровне штата индикаторов хронических заболеваний (например, астмы, инсульта, ишемической болезни сердца и диабета), распространенности самооценки «удовлетворительного» или «плохого» состояния здоровья и отсутствия физического активность, ожирение, пьянство и курение.

    Несмотря на то, что сгребание может привести к смещению тенденций распространенности определенных факторов риска в штат, в целом, форма линий тренда с течением времени может не измениться. Например, в конкретном состоянии, когда принятие сгребания вызывает абсолютное увеличение линии тренда для конкретной оценки распространенности, форма и наклон линии могут оставаться стабильными. Представленные здесь данные не могут использоваться в качестве национальных оценок, поскольку они не включают все штаты и включают данные из U.С. территории.

    Один из факторов риска, курение в настоящее время, служит примером того, как оценки могут измениться в определенных состояниях. Предварительный анализ, проведенный CDC с использованием наборов данных о развитии за 2007–2010 гг., Показывает, что принятие сгребания сдвигает агрегированную линию тренда нынешнего курения примерно на 2,3–2,8 процентных пункта за период 2007–2010 гг., Но форма и наклон линии тренда не изменяются. существенно измениться (рис. 3). Добавление домохозяйств с сотовыми телефонами к совокупным государственным выборкам за 2009 и 2010 годы сдвигает абсолютные оценки немного дальше в сторону увеличения.

    Представители органов здравоохранения штата и федерального правительства выразили обеспокоенность тем, что сдвиги линий тренда в оценках распространенности BRFSS в результате этих изменений в методах могут быть неверно истолкованы общественностью, политиками или законодателями как реальные изменения в поведении населения штатов в отношении здоровья. Это, в свою очередь, может иметь неблагоприятные последствия для финансирования общественного здравоохранения и другой поддержки. Риск неправильного толкования можно снизить за счет тщательной оценки изменений показателей здоровья BRFSS в каждом штате и разработки упреждающего коммуникационного плана для объяснения причин разрывов должностным лицам общественного здравоохранения, лицам, определяющим политику, законодателям и другим ненаучным аудиториям.В каждом штате есть координатор BRFSS, который может помочь штату в проведении анализа, необходимого для определения реакции на изменения и формулирования соответствующего плана коммуникаций. CDC работает с координаторами и другим персоналом общественного здравоохранения штата, чтобы предоставить дополнительные материалы, которые помогут с этими планами. Интерпретация изменений распространенности от года к году является сложной задачей, особенно в годы, когда методы корректируются. В коммуникационных планах следует подчеркивать, что 1) изменения в оценках распространенности на 2011 год могут не отражать тенденции в распространенности факторов риска в популяции, а вместо этого просто отражать улучшенные методы измерения факторов риска; 2) время от времени совершенствовались методы, с сопутствующим влиянием на результаты. необходимая часть всех систем эпиднадзора за общественным здоровьем, включая опросы населения, и 3) изменения в методах BRFSS особенно важны для того, чтобы идти в ногу с изменениями в использовании телефона в США.S. населения и воспользоваться улучшенными статистическими процедурами.

    Об этом сообщает

    Кэрол Пиераннунци, доктор философии, Machell Town, MS, Уильям Гарвин, Фредерик Э. Шоу, доктор медицины, доктор медицинских наук, Лина Баллус, доктор медицинских наук, отдел поведенческого надзора, Управление по надзору, эпидемиологии и лабораторным исследованиям, CDC. Корреспондент: Кэрол Пиераннунци, [email protected], 404-498-0501.

    Благодарности

    Управление по курению и здоровью, Национальный центр профилактики хронических заболеваний и укрепления здоровья, CDC.

    Список литературы

    1. CDC. Система надзора за поведенческими факторами риска: данные исследования 2010 г. Атланта, Джорджия: Департамент здравоохранения и социальных служб США, CDC; 2011 г. Доступно по адресу http://www.cdc.gov/brfss/technical_infodata/surveydata/2010.htm. По состоянию на 6 января 2012 г.
    2. CDC. Промежуточные результаты: штатный охват вакцинацией против гриппа — США, август 2010 г. — февраль 2011 г. MMWR 2011; 60: 737–43.
    3. Kennet J, Gfroerer J, ред.Оценка и улучшение методов, используемых в Национальном исследовании употребления наркотиков и здоровья. Роквилл, Мэриленд: Департамент здравоохранения и социальных служб США, Управление служб психиатрической помощи и злоупотребления психоактивными веществами, Управление прикладных исследований; 2005. Доступно по адресу http://www.samhsa.gov/data/nsduh/methods.pdf. По состоянию на 31 мая 2012 г.
    4. Hu SS, Pierannunzi C, Balluz L. Интеграция многомодовой схемы в общенациональный телефонный опрос с произвольным набором номеров. Пред. Chronic Dis 2011; 8: A145.
    5. Blumberg SJ, Люк СП.Замена беспроводной связи: предварительные оценки результатов национального опроса по вопросам здравоохранения, январь – июнь 2011 г. Атланта, Джорджия: Департамент здравоохранения и социальных служб США, CDC; 2011 г. Доступно по адресу http://www.cdc.gov/nchs/data/nhis/earlyrelease/wireless201112.pdf. По состоянию на 20 декабря 2011 г.
    6. Гровс Р. Ошибки обследования и затраты на обследование. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley & Sons; 1989.
    7. Battaglia MP, Frankel MR, Link MW. Улучшение стандартных методов постстратификации для телефонных опросов с произвольным набором цифр.Методы исследования Survey 2008; 2: 11–9.

    Что уже известно по этой теме?

    Телефонные опросы общественного здравоохранения, такие как Система наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS), должны корректироваться с учетом увеличения доли домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, и снижения уровня ответов.

    Что добавлено в этом отчете?

    Набор данных для общего пользования BRFSS 2011, когда он будет выпущен, будет включать модификации методов взвешивания и способов сбора данных.Будет использовано предварительное взвешивание, и в данные будут включены опросы сотовых телефонов. Эти изменения, вероятно, повлияют на оценки рискованного для здоровья поведения и хронических заболеваний на уровне штата.

    Каковы последствия для практики общественного здравоохранения?

    Должностные лица общественного здравоохранения должны знать об изменениях в весах и способах сбора данных BRFSS и понимать, что анализ тенденций может показать артефактические различия между данными за 2011 год и данными за предыдущие годы.Проактивное общение с ненаучным сообществом, вероятно, поможет смягчить неправильное толкование изменений в оценках распространенности.


    РИСУНОК 1. Расчетная процентная доля домохозяйств, которые пользуются только сотовым телефоном, по периодам — ​​Национальный центр статистики здравоохранения, США, 2008–2011 гг.

    Альтернативный текст: На приведенном выше рисунке показаны оценки процента домохозяйств, использующих только сотовые телефоны, в Соединенных Штатах в течение 2008-2011 годов по полугодовым периодам на основе данных Национального центра статистики здравоохранения.Доля домохозяйств в США, использующих только сотовые телефоны, неуклонно растет. Оценки на первую половину 2011 года показывают, что 36,4% домохозяйств в США полагаются исключительно на сотовые телефоны.


    РИСУНОК 2. Оценки распространенности поведения и условий по методу взвешивания и выборке по телефону — Система наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS), США, * 2010

    Альтернативный текст: На рисунке выше показаны оценки распространенности поведения и состояний с использованием метода взвешивания и выборки по телефону для США в 2010 году на основе данных Системы наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS).Данные включают все штаты и территории в BRFSS, за исключением Теннесси и Южной Дакоты, в которых не было достаточного количества опросов по сотовому телефону в 2010 году. Принятие новых методов также приведет к оценкам распространенности BRFSS на уровне штата на 2011 и последующие годы, которые будут отличаются от оценок, которые можно было бы получить с помощью предыдущих процедур взвешивания. Эти расхождения будут варьироваться в зависимости от вопроса и состояния опроса, и они будут определяться вариациями демографических переменных, используемых для сбора информации, и долей респондентов, пользующихся сотовыми телефонами.


    РИСУНОК 3. Взвешенные оценки распространенности среди нынешних курильщиков, по годам, методам взвешивания и источнику телефона — Система наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS), США, * 2000–2010 гг.

    Альтернативный текст: На приведенном выше рисунке показаны взвешенные оценки распространенности среди нынешних курильщиков с разбивкой по годам, методам взвешивания и телефонным источникам для Соединенных Штатов в период 2000–2010 годов на основе данных Системы наблюдения за поведенческими факторами риска (BRFSS).Данные включают все штаты и территории в BRFSS, за исключением Теннесси и Южной Дакоты, в которых не было достаточного количества опросов по сотовым телефонам в 2010 году. Предварительный анализ, проведенный CDC с использованием наборов данных о развитии за 2007-2010 годы, показывает, что, например, внедрение смены сгребания совокупная линия тренда для текущего курения увеличилась примерно на 2,3-2,8 процентных пункта за 2007-2010 годы, но форма и наклон линии тренда существенно не изменились. Добавление домохозяйств с сотовыми телефонами к совокупным государственным выборкам за 2009 и 2010 годы сдвигает абсолютные оценки немного дальше в сторону увеличения.

    Особенности и связанные факторы поведенческого развития 24-месячных детей в сельских районах Китая: последующая оценка рандомизированного контролируемого исследования

  • 1.

    Огунделе, М. Влияние социально-экономического статуса на распространенность школьного образования поведенческие расстройства в детском возрасте в местной районной клинике Северо-Западной Англии. Журнал семейной медицины и здравоохранения 2 , 98–107, https://doi.org/10.11648/j.jfmhc.20160204.22 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 2.

    Роберт С. и Франц П. Распространенность и гендерные модели проблем психического здоровья у немецкой молодежи, пережившей насилие: исследование Киггса. BMC Public Health 13 , 628–628, https://doi.org/10.1186/1471-2458-13-628 (2013).

    Артикул Google ученый

  • 3.

    Li, L.Сравнение проблем поведения детей дошкольного возраста в Китае и Америке. Наука социальной психологии 3 , 83–85 (2013).

    ADS Google ученый

  • 4.

    Следственная группа. Факторы проблем детского поведения: отчет о 24013 детях в 22 городах. Китайский журнал психического здоровья 1 , 13–15 (1993).

  • 5.

    Gu, D. Y. et al. . Обзор состояния поведенческих проблем дошкольников в Ланьчжоу. Охрана здоровья матери и ребенка в Китае 31 , 1516–1519, https://doi.org/10.7620/zgfybj.j.issn.1001-4411.2016.07.64 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 6.

    Anselmi, L. et al. . Постоянство поведенческих и эмоциональных проблем с дошкольного возраста до подросткового возраста в развивающейся стране. Журнал детской психологии и психиатрии 49 , 499–507, https: // doi.org / 10.1111 / j.1469-7610.2007.01865.x (2008).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 7.

    Ши, З., Бюро, Дж. Ф., Истербрукс, М. А., Чжао, X. и Лайонс-Рут, К. Жестокое обращение в детстве и предполагаемое качество ранней помощи как предикторы антисоциальных характеристик расстройства личности. Infant Mental Health Journal 33 , 55–69, https://doi.org/10.1002/imhj.20295 (2012).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 8.

    Эдвардс, Р. К. и Ханс, С. Л. Факторы риска для младенцев, связанные с интернализацией, экстернализацией и сопутствующими поведенческими проблемами у маленьких детей. Психология развития 51 , 489–499, https://doi.org/10.1037/a0038800 (2015).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 9.

    Арпи, Э. и Феррари, Ф. Преждевременные роды и проблемы поведения у младенцев и детей дошкольного возраста: обзор новейшей литературы. Медицина развития и детская неврология 55 , 788–796, https://doi.org/10.1111/dmcn.12142 (2013).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 10.

    Takeuchi, A. et al. . Нейроразвитие доношенных новорожденных с малым для гестационного возраста: общенациональное японское популяционное исследование. Развитие мозга 38 , 529–537, https://doi.org/10.1016/j.braindev.2015.12.013 (2016).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 11.

    Li, Z. et al. . Влияние пренатального приема микронутриентов на спонтанные преждевременные роды: двойное слепое рандомизированное контролируемое исследование в Китае. Американский журнал эпидемиологии 186 , 318–325, https://doi.org/10.1093/aje/kwx094 (2017).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 12.

    Каллиоинен, М. и др. . Испытания пренатального раннего питания и добавления нескольких микронутриентов снизили младенческую смертность в Бангладеш, но не повлияли на заболеваемость. Acta Paediatrica 106 , 1979–1986, https://doi.org/10.1111/apa.14009 (2017).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 13.

    Bay, J. L. et al. . Понимание подростками концепций Дохада: школьное мероприятие для поддержки трансляции знаний и изменения поведения. Journal of Developmental Origins of Health and Disease 3 , 469–482, https://doi.org/10.1017/S2040174412000505 (2012).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 14.

    Кэмпбелл, С. Б. и Юинг, Л. Дж. Последующее наблюдение за дошкольниками, с которыми трудно справиться: корректировка в возрасте 9 лет и предикторы продолжающихся симптомов. Журнал детской психологии и психиатрии 31 , 871–889, https: // doi.org / 10.1111 / j.1469-7610.1990.tb00831.x (1990).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 15.

    Шу, Л. М. Комплексное вмешательство в решение проблем психологического поведения у младенцев в городе Цзяоцзуо. Охрана здоровья матери и ребенка в Китае 29 , 3282–3283, https://doi.org/10.7620/zgfybj.j.issn.1001-4411.2014.20.29 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 16.

    Матени, история поведения младенца А. П. Бэйли: поведенческие компоненты и анализ близнецов. Развитие ребенка 51 , 1157–1167, https://doi.org/10.1111/j.1467-8624.1980.tb02666.x (1980).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 17.

    Янг, X. и др. . Влияние статуса питания матери на развитие поведения младенцев в возрасте 18 месяцев. Китайский журнал исследований здоровья женщин и детей 28 , 149–153, https: // doi.org / 10.3969 / j.issn.1673-5293.2017.02.017 (2017).

    Артикул Google ученый

  • 18.

    Ван, В. С., Ван, Г. Б. и Ву, Л. Дж. Корреляция между протестированным поведением младенца и интеллектуальным развитием. Китайский журнал клинической психологии 13 , 462–464, https://doi.org/10.16128/j.cnki.1005-3611.2005.04.031 (2005).

    CAS Статья Google ученый

  • 19.

    Nguyen, P. et al. . Окружность средней части плеча и икры являются полезными предикторами недостаточного веса у женщин репродуктивного возраста в северном вьетнаме. Бюллетень по продуктам питания и питанию 35 , 301–311, https://doi.org/10.1177/156482651403500303 (2014).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 20.

    Kraus, K. et al. . Взаимосвязь между асимметрией моторного контроля и асимметрией двигательной активности. Британский журнал спортивной медицины 51 , 458–468, https://doi.org/10.1136/bjsports-2016-097372.157 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 21.

    Кофлер, М. Дж., Ларсен, Р., Сарвер, Д. Э. и Толан, П. Х. Траектории развития агрессии, просоциального поведения и решения социально-когнитивных проблем у развивающихся подростков с клинически выраженными симптомами синдрома дефицита внимания / гиперактивности. Журнал аномальной психологии 124 , 1027–1042, https://doi.org/10.1037/abn0000103 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 22.

    Cheng, E. R., Palta, M., Poehlmann-Tynan, J. & Witt, W.P. Влияние задержки познавательной способности и поведенческих проблем у детей на материнскую депрессию. Педиатрический журнал 167 , 679–686, https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2015.06.003 (2015).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 23.

    Кнудсен, А. К. и др. . Риск употребления алкоголя для матери до беременности и проблемы с поведением малышей: норвежское когортное исследование матери и ребенка. Европейская психиатрия детей и подростков 23 , 901–911, https://doi.org/10.1007/s00787-014-0588-x (2014).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 24.

    Чен, Дж. Х. Употребление алкоголя матерями во время беременности, масса тела при рождении и ранние поведенческие исходы. Алкоголь и алкоголизм 47 , 649–656, https://doi.org/10.1093/alcalc/ags089 (2012).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 25.

    Лю, Дж., Леунг, П. В. Л., Маккаули, Л., Ай, Ю. и Пинто-Мартин, Дж. Воздействие табачного дыма в окружающей среде матери во время беременности и проявление поведенческих проблем у детей. Нейротоксикология 34 , 167–174, https://doi.org/10.1016/j.neuro.2012.11.005 (2013).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 26.

    Prior, M. et al. . Влияние на коммуникативное развитие в возрасте 24 месяцев: темперамент ребенка, проблемы с поведением и материнские факторы. Поведение и развитие младенцев 31 , 270–279, https://doi.org/10.1016/j.infbeh.2007.11.001 (2008).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 27.

    Linsell, L. et al. . Факторы прогноза поведенческих проблем и психических расстройств у детей, рожденных очень недоношенными или с очень низкой массой тела при рождении: систематический обзор. Журнал развития и поведенческой педиатрии 37 , 88–102, https://doi.org/10.1097/DBP.0000000000000238 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 28.

    Чанг, С., Цзэн, Л., Брауэр, И. Д., Кок, Ф. Дж. И Ян, Х. Влияние железодефицитной анемии во время беременности на умственное развитие детей в сельских районах Китая. Педиатрия 131 , 755–763, https://doi.org/10.1542/peds.2011-3513 (2013).

    Артикул Google ученый

  • 29.

    Yi, K. H., Yi, Y. Y. & Hwang, I. T. Поведенческие и интеллектуальные исходы у 8–16-летних детей, рожденных маленькими для гестационного возраста. Корейский педиатрический журнал 59 , 414–420, https: // doi.org / 10.3345 / kjp.2016.59.10.414 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 30.

    Уоткинс, У. Дж., Котеча, С. Дж. И Котеча, С. Общая смертность младенцев с низкой массой тела при рождении в младенчестве, детстве и подростковом возрасте: исследование населения Англии и Уэльса. Plos Medicine 13 , e1002018 – e1002037, https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002018 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 31.

    Тейлор, Х. Г., Маргявичюс, С., Шлухтер, М., Андреяс, Л. и Хак, М. Сохраняющиеся поведенческие проблемы у подростков с крайне низкой массой тела при рождении. Журнал развития и поведенческой педиатрии 36 , 178–187, https://doi.org/10.1097/DBP.0000000000000139 (2015).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 32.

    Лю, X., Сунь, З., Нейдерхизер, Дж. М., Учияма, М. и Окава, М.Низкая масса тела при рождении, этапы развития и поведенческие проблемы у китайских детей и подростков. Психиатрические исследования 101 , 115–129 (2001).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 33.

    Rgm, C., Gaspardo, C. M., Rad, F., Martinez, F. E. & Mbm, L. Темперамент и поведение недоношенных детей ясельного возраста с соответствующими клиническими проблемами. Раннее человеческое развитие 112 , 1–8, https: // doi.org / 10.1016 / j.earlhumdev.2017.06.003 (2017).

    Артикул Google ученый

  • 34.

    Кэмпбелл К. Дж. и др. . Программа расширенных исследований вскармливания, физической активности и питания детей грудного возраста: кластерное рандомизированное контролируемое исследование раннего вмешательства для предотвращения детского ожирения. BMC Public Health 16 , 166–176, https://doi.org/10.1186/s12889-016-2836-0 (2016).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 35.

    Лиорет С., Макнотон С. А., Спенс А. С., Кроуфорд Д. и Кэмпбелл К. Дж. Отслеживание рациона питания в раннем детстве: программа для младенцев в Мельбурне. Европейский журнал клинического питания 67 , 275–281, https://doi.org/10.1038/ejcn.2012.218 (2013).

    Артикул PubMed PubMed Central CAS Google ученый

  • 36.

    Morgan, P. L., Farkas, G., Hillemeier, M. M. & Maczuga, S.Факторы риска проблем поведения, связанных с обучением, в возрасте 24 месяцев: оценки населения. Журнал аномальной детской психологии 37 , 401–413, https://doi.org/10.1007/s10802-008-9279-8 (2009).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 37.

    Twomey, J. et al. . Пренатальное воздействие метамфетамина, домашняя среда и факторы риска лица, осуществляющего первичный уход, предсказывают поведенческие проблемы у детей в возрасте 5 лет. Американский журнал ортопсихиатрии 83 , 64–72, https://doi.org/10.1111/ajop.12007 (2013).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 38.

    Маркевич И., и др. . Доступ к городским зеленым насаждениям и поведенческие проблемы у детей: результаты исследований giniplus и lisaplus. Environment International 71 , 29–35, https://doi.org/10.1016/j.envint.2014.06.002 (2014).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 39.

    Приз, Дж. Д., Ричмонд, Дж. И Маркиз, Р. Проблемы, затрагивающие австралийских бабушек и дедушек, которые являются основными опекунами внуков: обзор. Journal of Family Studies , 142–159, https://doi.org/10.1080/13229400.2015.1086406 (2015).

  • 40.

    Сонг, Ю. Дж., Дэн, Л. Х., Шен, М. Л., Цай, С. и Ван, Б. Коммуникативные способности младенцев связаны с воспитанием их бабушками и дедушками. Исследования в области дошкольного образования 11 , 17–23, https://doi.org/10.13861/j.cnki.sece.2016.11.002 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 41.

    Braza, P. et al. . Отрицательные материнские и отцовские стили воспитания как предикторы поведенческих проблем детей: смягчающие эффекты пола ребенка. Journal of Child and Family Studies 24 , 847–856, https://doi.org/10.1007 / s10826-013-9893-0 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 42.

    Anne, T. et al. . Младенческая привязанность, родительский стресс, эмоциональные и поведенческие проблемы ребенка в возрасте 3 лет. Воспитание 12 , 261–281, https://doi.org/10.1080/15295192.2012.709150 (2012).

    Артикул Google ученый

  • 43.

    Brassart, E., Schelstraete, M.Д. и Мари А. Повышение коммуникативных способностей дошкольников из группы риска поведенческих проблем: эффективность языкового вмешательства, осуществляемого родителями. Младенцы и дети раннего возраста 28 , 337–354, https://doi.org/10.1097/IYC.0000000000000049 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 44.

    Zhang, Z.J. Справочник по поведенческим медицинским весам . (Китайская аудио-видео пресса по медицинской электронике, Бей Цзин, 2005 г.).

  • 45.

    Mcgilloway, S. et al. . Вмешательство родителей в отношении поведенческих проблем в детстве: рандомизированное контролируемое исследование в неблагополучных сообществах. Journal of Consulting and Clinical Psychology 80 , 116–127, https://doi.org/10.1037/a0026304 (2012).

    Артикул Google ученый

  • 46.

    Лян, Ф. Развитие младенческого поведения и метод оценки по шкале Бейли .(Институт психического здоровья Центрального Южного Университета Press, Ху Нань, 2006).

  • 47.

    Арпи, Э. и Феррари, Ф. Преждевременные роды и проблемы поведения у младенцев и детей дошкольного возраста: обзор новейшей литературы. Медицина развития и детская неврология 55 , 788–796, https://doi.org/10.1111/dmcn.12142 (2013).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 48.

    Нордхов, С. М., Роннинг, Дж.А., Ульвунд, С. Е., Даль, Л. Б. и Кааресен, П. I. Раннее вмешательство улучшает исходы поведения недоношенных детей: рандомизированное контролируемое исследование. Педиатрия 129 , e9 – e16, https://doi.org/10.1542/peds.2011-0248 (2012).

    Артикул PubMed Google ученый

  • 49.

    Wu, Y.C. et al. . Влияние вмешательства на регуляцию эмоций у недоношенных детей с очень низкой массой тела при рождении: рандомизированное контролируемое исследование. Исследования нарушений развития 48 , 1–12, https://doi.org/10.1016/j.ridd.2015.10.016 (2016).

    Артикул PubMed CAS Google ученый

  • 50.

    Zeng, L. X. et al. . Влияние добавок микронутриентов во время беременности на массу тела при рождении, во время беременности и перинатальную смертность в сельских районах западного Китая: двойное слепое кластерное рандомизированное контролируемое исследование. Британский медицинский журнал 337 , 1211–1215, https: // doi.org / 10.1136 / bmj.a2001 (2008 г.).

    Артикул Google ученый

  • 51.

    Huang, H. et al. . Стандартизация шкал Бейли развития младенцев в Шанхае. Психологическое развитие и образование 3 , 27–29, https://doi.org/10.16187/j.cnki.issn1001-4918.1993.03.006 (1993).

    Артикул Google ученый

  • 52.

    Бейли, Н. Весы Бейли детского развития . 2-е изд. (Техас: Психологический урожай, Сан-Антонио, 1993).

  • 53.

    Xu, M., Liu, X.H., Zhou, X.H. и Li, Z.H. Исследование норм по шкале Bayley развития младенцев в стране в провинции Шэньси. Китайский журнал по охране здоровья детей 17 , 125–127 (2009).

    Google ученый

  • 54.

    Li, Q. et al . Влияние добавок материнских мультимикронутриентов на умственное развитие младенцев в сельских районах западного Китая: последующая оценка двойного слепого рандомизированного контролируемого исследования. Педиатрия 123 , 685–692, https://doi.org/10.1542/peds.2008-3007 (2009).

    Артикул Google ученый

  • 55.

    Schlaudecker, E. P. et al. . Малый размер для гестационного возраста: определение случая и рекомендации по сбору, анализу и представлению данных по безопасности материнской иммунизации. Vaccine 35 , 6518–6528, https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2017.01.040 (2017).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 56.

    Многоцентровая референс-группа ВОЗ по вопросам роста. Стандарты роста детей ВОЗ: длина тела / рост к возрасту, масса тела к возрасту, масса тела к длине тела, масса тела к росту и индекс массы тела к возрасту: методы и разработка. Всемирная организация здравоохранения (Женева, 2006 г.).

  • До половины случаев преждевременной смерти в США можно предотвратить; Ключ

    поведенческих факторов

    Согласно исследованиям, рассмотренным в новом Национальном исследовании, до половины всех преждевременных (или ранних) смертей в США вызваны поведенческими и другими предотвратимыми факторами, включая изменяемые привычки, такие как употребление табака, плохое питание и отсутствие физических упражнений. Отчет Совета и Института медицины. 1

    Несмотря на то, что в Соединенных Штатах был достигнут прогресс в снижении ранней смертности от определенных причин, таких как употребление табака и алкоголя, эти достижения сводятся на нет из-за увеличения смертности, связанной с другими факторами, такими как плохое питание и недостаток физической активности.

    Анализ, проведенный Дж. Майклом МакГиннисом из Института медицины, показал, что процент ранних смертей (определяемых как произошедшие в возрасте до 80 лет), связанных с употреблением табака, упал с 17 процентов до 15 процентов в период с 1990 по 2010 год, в то время как ранние смерти, приписываемые бедным диета и отсутствие физических упражнений увеличились с 14 до 18 процентов за тот же период (см. рисунок). 2 Доля преждевременных смертей от микробных агентов, таких как грипп и пневмония, сократилась вдвое в период с 1990 по 2010 год. Также снизилось количество смертей, связанных с токсичными веществами, такими как загрязнители и асбест. Смертность из-за врачебных ошибок не подсчитывалась в 1990 году, но на эти ошибки приходилось 3 процента ранних смертей в 2010 году. Снижение доли смертей, связанных с сексуальным поведением, отражает снижение числа смертей, связанных с ВИЧ.

    Анализ МакГинниса показал, что в 2010 году почти половина всех смертей — 48 процентов — были связаны с поведенческими и другими предотвратимыми причинами, как и в 1990 году.

    Исследование глобального бремени болезней (ГББ) Всемирной организации здравоохранения, использующее несколько иные методы, дало аналогичные результаты. 3 Четыре фактора — плохое питание, высокое кровяное давление, ожирение и употребление табака — были определены в качестве основных причин ранней смерти (определяемой как наступившая до 86 лет) в Соединенных Штатах, согласно исследованию под руководством Кристофера Мюррея из Вашингтонский университет.

    Хотя смертность от употребления табака со временем снизилась, курение остается второй ведущей причиной ранней смерти после плохого питания.На одну только диету приходилось более 650 000 случаев ранней смерти в 2010 году, или 14 процентов от общего числа случаев ранней смерти, за которыми следовали употребление табака и ожирение, примерно по 12 процентов каждое. В период с 1990 по 2010 год ожирение поднялось с четвертого на третье место среди основных причин ранней смерти в Соединенных Штатах.

    Исследование ГББ проанализировало вклад широкого диапазона факторов риска в преждевременную смерть, включая такие формы поведения, как курение, плохое питание, отсутствие физических упражнений, употребление алкоголя и наркотиков; факторы окружающей среды, такие как качество воздуха или воды; и метаболические факторы, такие как уровень глюкозы в крови или артериальное давление.Многие факторы, такие как ожирение и артериальное давление, взаимосвязаны, поэтому исследователи ГББ рассчитали относительный риск каждого фактора после учета других связанных переменных (дополнительные сведения о дизайне исследования см. В разделе «Расчет ранней или преждевременной смерти» ниже) .

    Согласно исследованию ГББ, поведенческие факторы являются причиной 35 процентов всех преждевременных смертей в Соединенных Штатах, за ними следуют факторы метаболического риска (29 процентов) и факторы окружающей среды (7 процентов).

    Результаты обоих исследований показывают, что поведенческие изменения, такие как отказ от курения, улучшение диеты и повышение физической активности, могут значительно снизить количество преждевременных смертей в Соединенных Штатах. Однако в отчете также признается, что «эти потенциальные факторы риска необходимо будет изучить в комплексной структуре на протяжении всего жизненного цикла, принимая во внимание влияние различий в социально-экономическом статусе, поведенческих факторах риска и социальной политике».

    Высокий уровень неравенства доходов в США.С. также играет определенную роль в ранней смертности, подвергая большое число людей риску плохих результатов в отношении здоровья из-за их высокого уровня бедности и низкой социальной мобильности. 4

    Отставание от других стран с высоким уровнем доходов

    Соединенные Штаты тратят на здравоохранение больше денег, чем другие развитые страны, но эти расходы не приводят к увеличению продолжительности жизни. Американцы живут дольше, чем в прошлом, но ожидаемая продолжительность жизни в Соединенных Штатах по-прежнему отстает от показателей многих других стран с высоким уровнем доходов.Согласно недавним исследованиям Национального исследовательского совета, более низкая ожидаемая продолжительность жизни в Соединенных Штатах в значительной степени отражает раннюю смертность, связанную с более высокими показателями употребления табака и ожирения в Соединенных Штатах. 5

    Согласно исследованию Джессики Хо из Университета Дьюка, в среднем люди в других странах с высоким уровнем дохода живут на два года дольше, чем в Соединенных Штатах. 6 И, для сравнения, в Соединенных Штатах продолжительность жизни увеличивается гораздо медленнее.Расчеты Хо показали, что если ожидаемая продолжительность жизни в других странах с высоким уровнем доходов будет заморожена на нынешнем уровне, Соединенные Штаты не догонят страны с высокими доходами в течение 20-40 лет при нынешних темпах роста.

    Средняя продолжительность жизни в Соединенных Штатах самая низкая в некоторых частях Аппалачей, в районе дельты Миссисипи и в округах с большим населением американских индейцев, согласно исследованию Хайдонга Ванга из Вашингтонского университета и его коллег. 7 В Кентукки и Западной Вирджинии низкая продолжительность жизни связана с высоким уровнем курения.В 2010 году у женщин была самая высокая продолжительность жизни в округе Марин, Калифорния (85 лет), а у мужчин — в округе Фэрфакс, штат Вирджиния (82 года). Региональные различия в ожидаемой продолжительности жизни связаны с государственными и местными различиями в социально-экономическом статусе, доступом к высококачественной медицинской помощи, а также с поведенческими, экологическими и метаболическими факторами риска.

    Расчет ранней или преждевременной смерти

    Точное определение причин преждевременной смерти может быть трудным. Государства несут ответственность за сбор данных о причинах смерти на основе информации, предоставленной врачами, судебно-медицинскими экспертами и коронерами.В некоторых случаях непосредственная причина смерти легко определяется (например, насилие с применением огнестрельного оружия). Но для многих смертей, например, вызванных сердечными заболеваниями, может быть несколько факторов. В этих случаях исследователям необходимо оценить относительный риск смерти, связанный с определенным поведением, таким как диета или упражнения. Например, МакГиннис оценил количество преждевременных смертей от разных причин, применив относительный риск смерти от различных поведенческих, экологических и генетических факторов к популяции, демонстрирующей такое поведение или характеристики.

    Мюррей и его коллеги из исследования ГББ также установили «теоретические минимумы» для различных факторов риска, чтобы оценить количество смертей, которые можно было бы предотвратить, если бы факторы риска упали до минимального уровня. В некоторых случаях, таких как курение, минимум устанавливается на ноль, но для других факторов, таких как ожирение, минимумы выводятся на основе наблюдаемых характеристик населения.

    Для обоих расчетов исследователи использовали большое количество предыдущих исследований, связывающих нездоровое поведение с плохими результатами для здоровья.Курение увеличивает риск преждевременной смерти от рака, болезней сердца, инсульта, болезней легких, диабета и хронической обструктивной болезни легких. Физическая активность снижает риск сердечных заболеваний и диабета 2 типа. А плохое питание — особенно низкое потребление фруктов и овощей и потребление слишком большого количества насыщенных жиров — связано с ишемической болезнью сердца, некоторыми видами рака и диабетом.

    Расстройства поведения у детей — Better Health Channel

    Все маленькие дети могут время от времени быть непослушными, дерзкими и импульсивными, что совершенно нормально.Однако у некоторых детей чрезвычайно трудное и вызывающее поведение, выходящее за рамки нормы для их возраста.

    Наиболее распространенные расстройства деструктивного поведения включают оппозиционно-вызывающее расстройство (ODD), расстройство поведения (CD) и синдром дефицита внимания с гиперактивностью (ADHD). Эти три поведенческих расстройства имеют общие симптомы, поэтому диагностика может быть сложной и требовать много времени. У ребенка или подростка одновременно может быть два расстройства. Другие усугубляющие факторы могут включать эмоциональные проблемы, расстройства настроения, семейные трудности и злоупотребление психоактивными веществами.

    Оппозиционно-вызывающее расстройство

    Считается, что примерно каждый десятый ребенок в возрасте до 12 лет страдает оппозиционно-вызывающим расстройством (ОПР), причем количество мальчиков вдвое превышает количество девочек. Вот некоторые из типичных форм поведения ребенка с ODD:
    • Легко злится, раздражает или раздражает
    • Частые истерики
    • Часто спорит со взрослыми, особенно с самыми знакомыми взрослыми в их жизни, такими как родители
    • Отказывается подчиняться правилам
    • Кажется, что намеренно пытается раздражать или раздражать других
    • Низкая самооценка
    • Низкий порог разочарования
    • Стремится обвинить других в любых несчастьях или проступках.

    Расстройство поведения

    Детей с расстройством поведения (CD) часто считают «плохими детьми» из-за их преступного поведения и отказа принять правила. Считается, что около пяти процентов 10-летних имеют CD, при этом количество мальчиков в четыре раза больше, чем девочек. Около одной трети детей с CD также страдают синдромом дефицита внимания с гиперактивностью (СДВГ).

    Некоторые из типичных форм поведения ребенка с CD могут включать:

    • Частый отказ подчиняться родителям или другим авторитетным лицам
    • Повторные прогулы
    • Склонность к употреблению наркотиков, включая сигареты и алкоголь, в очень раннем возрасте
    • Отсутствие сочувствия к другим
    • Быть агрессивным по отношению к животным и другим людям или демонстрировать садистское поведение, включая запугивание и физическое или сексуальное насилие
    • Стремление начать физические драки
    • Использование оружия в физических драках
    • Частая ложь
    • Преступное поведение, такое как воровство, умышленное разжигание огня, проникновение в дома и вандализм
    • Склонность к побегам из дома
    • Суицидальные наклонности — хотя они встречаются реже.

    Синдром дефицита внимания и гиперактивности

    Считается, что примерно от двух до пяти процентов детей страдают синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), при этом мальчиков в три раза больше, чем девочек. Характеристики СДВГ могут включать:
    • Невнимательность — трудности с концентрацией, забыванием инструкций, переходом от одной задачи к другой, ничего не завершив.
    • Импульсивность — разговоры поверх других, наличие «короткого предохранителя», склонность к несчастным случаям.
    • Повышенная активность — постоянное беспокойство и ерзание.

    Факторы риска поведенческих расстройств у детей

    Причины ODD, CD и ADHD неизвестны, но некоторые из факторов риска включают:
    • Пол — мальчики гораздо чаще, чем девочки, страдают поведенческими расстройствами. Неясно, является ли причина генетической или связана с опытом социализации.
    • Беременность и роды — тяжелые беременности, преждевременные роды и низкий вес при рождении могут в некоторых случаях способствовать проблемному поведению ребенка в более позднем возрасте.
    • Темперамент — дети, с которыми трудно справиться, темпераментные или агрессивные с раннего возраста, более склонны к развитию поведенческих расстройств в более позднем возрасте.
    • Семейная жизнь — нарушения поведения чаще встречаются в неблагополучных семьях. Например, ребенок подвергается повышенному риску в семьях, где проблемой являются домашнее насилие, бедность, плохие родительские навыки или злоупотребление психоактивными веществами.
    • Трудности в обучении — проблемы с чтением и письмом часто связаны с проблемами поведения.
    • Умственная отсталость — дети с умственной отсталостью в два раза чаще страдают поведенческими расстройствами.
    • Развитие мозга — исследования показали, что области мозга, контролирующие внимание, менее активны у детей с СДВГ.

    Диагностика детских поведенческих расстройств

    Деструктивные поведенческие расстройства сложны и могут включать множество различных факторов, действующих в сочетании. Например, ребенок, который демонстрирует преступное поведение при CD, также может иметь СДВГ, тревогу, депрессию и тяжелую домашнюю жизнь.

    Методы диагностики могут включать:

    • Диагностика специализированной службой, которая может включать педиатра, психолога или детского психиатра
    • Глубинные интервью с родителями, ребенком и учителями
    • Контрольные списки поведения или стандартные вопросники.
    Диагноз ставится, если поведение ребенка соответствует критериям деструктивных поведенческих расстройств в Диагностическом и статистическом руководстве по психическим расстройствам Американской психиатрической ассоциации.

    Важно исключить острые стрессовые факторы, которые могут нарушать поведение ребенка. Например, больной родитель или преследование со стороны других детей могут быть ответственны за внезапные изменения в типичном поведении ребенка, и эти факторы необходимо учитывать на начальном этапе.

    Лечение поведенческих расстройств у детей

    Дети с поведенческими расстройствами, не получающие лечения, могут вырасти и превратиться в неблагополучных взрослых. Как правило, чем раньше будет вмешательство, тем лучше будет результат.

    Крупное исследование, проведенное в Соединенных Штатах для Национального института психического здоровья и Управления программ школьного образования, показало, что тщательно продуманная медикаментозная терапия и поведенческое лечение СДВГ улучшили все показатели поведения в школе и дома.

    Лечение обычно многогранно и зависит от конкретного расстройства и факторов, способствующих ему, но может включать:

    • Обучение родителей — например, обучение родителей тому, как общаться с детьми и управлять ими.
    • Семейная терапия — всей семье помогают улучшить коммуникативные навыки и навыки решения проблем.
    • Когнитивно-поведенческая терапия — чтобы помочь ребенку контролировать свои мысли и поведение.
    • Социальное обучение — ребенка учат важным социальным навыкам, например, как вести беседу или играть вместе с другими.
    • Управление гневом — ребенка учат распознавать признаки растущего разочарования и дают ряд навыков совладания, предназначенных для разрядки его гнева и агрессивного поведения.Также преподаются методы релаксации и навыки управления стрессом.
    • Поддержка связанных проблем — например, ребенку с трудностями в обучении будет оказана профессиональная поддержка.
    • Поощрение — многие дети с поведенческими расстройствами постоянно терпят неудачи в школе и во взаимодействии с другими. Поощрение ребенка к совершенствованию своих конкретных талантов (например, занятий спортом) может помочь повысить самооценку.
    • Лекарство — помогает контролировать импульсивное поведение.

    Куда обратиться за помощью

    Разработка и проверка инструмента для оценки поведенческих факторов, влияющих на распространенность опорно-двигательного аппарата среди иранских студентов | BMC Pediatrics

    План исследования и популяция

    Дизайн смешанных методов был использован для разработки инструмента для оценки факторов, влияющих на распространенность МСД среди студентов. Во-первых, было проведено качественное исследование с целью выявления факторов, связанных с MSD у студентов, с использованием полевых наблюдений, мнений группы экспертов и обзора литературы.Затем было проведено количественное исследование для оценки психометрических свойств разрабатываемого инструмента.

    Исследование проводилось в течение 2018–2019 учебного года среди всех студенток первого курса старших классов средней школы в одном из городов Ирана (Кавар). На момент исследования в разных школах города обучалось 590 учеников. Участие было добровольным, и перед раздачей анкеты всем ученикам и их матерям были полностью объяснены цели исследования и его процедура.Студенты были уверены, что их данные будут анализироваться только коллективно. Письменное согласие на участие было получено от 400 студентов и их матерей. Анонимные анкеты были заполнены с использованием личных интервью. Проект исследования был одобрен Комитетом по научной и медицинской этике Ширазского университета медицинских наук (IR.SUMS.REC.1398.007).

    Дизайн вопросов анкеты

    На первом этапе все средние школы города были изучены исследовательской группой, и факторы риска, связанные с МСД, были определены на основе образовательной и экологической фазы диагностики модели PRECEDE.На этом этапе модели факторы, влияющие на поведение, были разделены на три основные группы: предрасполагающие факторы, стимулирующие факторы и подкрепляющие факторы [25, 26]. К предрасполагающим факторам относятся «индивидуальные знания, убеждения, ценности и отношения» [25]. К благоприятным факторам относятся «программы, услуги, наличие и доступность ресурсов или новых навыков, необходимых для изменения поведения» [25]. Усиливающие факторы включают влияние других и их обратную связь (например, социальную поддержку) [25].Кроме того, исследовательская литература была проанализирована с использованием различных баз данных, а рассматриваемые факторы были извлечены из связанных статей. Наконец, была сформирована группа экспертов, состоящая из четырех профессоров по эргономике, двух профессоров гигиены труда и четырех профессоров санитарного просвещения. Члены группы обсудили влиятельные факторы, составили список, а также классифицировали и расставили по приоритетам причинные факторы для каждой поведенческой цели. Они достигли консенсуса по каждому из трех параметров анкеты в отношении выявленных факторов риска.Затем были сформулированы соответствующие исходные позиции.

    Первоначальная версия анкеты состояла из 34 пунктов по трем параметрам: знания (14 пунктов), отношение (13 пунктов) и благоприятствующие факторы (7 пунктов). Уровень знаний включал в себя вопросы, касающиеся знания учащимися надлежащего веса и расположения предметов рюкзака, а также характеристик плечевого ремня; и правильная осанка для учебы и выполнения заданий. Параметр отношения включал элементы, касающиеся отношения учащихся к весу, типу и способу ношения школьной сумки, статусу ремней школьной сумки и подушки, а также влиянию осанки на органы тела во время учебы и выполнения заданий на распространенность МСД.К благоприятным факторам относились вопросы, касающиеся доступа к ресурсам, таким как учебные занятия по МСД и эргономическим принципам покупки и переноски сумок, а также по правильному положению тела во время учебы и выполнения заданий. Для повышения достоверности лица было определено, что предметы обладают следующими свойствами: (1) краткость, (2) ясность, (3) отсутствие отрицательных глаголов и, при необходимости, сами предметы должны быть отрицательными, (4) односоставные и (5) нет наводящих вопросов.

    Изучение психометрических свойств инструмента

    Чтобы гарантировать, что результаты измерений с использованием нового инструмента MSD студента будут полезными и точными, анкета была оценена с точки зрения достоверности и надежности.

    Лицо и достоверность содержания

    Десять профессоров, вошедших в группу экспертов, попросили изучить грамматику, формулировки и распределение заданий в программе MSD студента. Если данные принципы не соблюдаются, их попросят предложить исправления для пунктов. Кроме того, чтобы исключить любую возможность двусмысленности и способствовать легкому пониманию вопросов, были получены мнения 20 студентов, и их рассмотренные исправления были применены к элементам.

    Индекс достоверности контента (CVI) и коэффициент достоверности контента (CVR) использовались для оценки валидности контента. Для изучения CVI десяти экспертам было предложено изучить три критерия релевантности, ясности и простоты отдельно по каждому пункту [27]. Согласно рекомендациям, значение CVI более 0,79 считалось приемлемым, значение от 0,7 до 0,79 требовало пересмотра, а значение менее 7 считалось неприемлемым и его следовало исключить [27]. Для исследования CVR использовался метод Лоше [28].Для изучения этого индекса группе экспертов было предложено изучить необходимость каждого пункта. Согласно таблице Лоше, которая учитывает количество экспертов в группе, для включения необходимо было включить вопросы с CVR более 0,62 (для 10 экспертов); пункты с более низким CVR были исключены [28].

    Валидность конструкции

    Подтверждающий факторный анализ (CFA) с методом максимума правдоподобия использовался для проверки валидности конструкции в соответствии с этапом образовательной и экологической диагностики модели PRECEDE и определенными параметрами анкеты.CFA — это статистический метод, который проверяет гипотетические модели. Одновременный анализ всех переменных в модели исследуется, чтобы выяснить, согласуется ли модель с данными. CFA позволяет управлять моделями как статистически, так и теоретически, чего не могут сделать традиционные многомерные процедуры, такие как исследовательский факторный анализ (EFA) [29]. Объем выборки был достаточным для факторного анализа, так как он приходился в 4-10 раз больше, чем количество переменных [30]. Коэффициент хи-квадрат / степени свободы (χ2 / df ), среднеквадратичная ошибка аппроксимации (RMSEA), индекс согласия (GFI) и скорректированный индекс согласия (AGFI) и сравнительное соответствие Индекс (CFI) использовался для измерения согласия модели CFA [30, 31].Значения отношения χ2 / df 2 или меньше считались подходящими [32, 33]. Значения RMSEA менее 0,08 считались приемлемыми, а значения менее 0,05 считались подходящими [30, 32]. Значения GFI и AGFI более 0,8 или 0,9 считались подходящими [30, 34].

    Об авторе

    alexxlab administrator

    Оставить ответ