MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1983093898 · doi:10.1186/s12889-015-1482-2

Factors influencing H1N1 vaccine behavior among Manitoba Metis in Canada: a qualitative study

2015· article· en· W1983093898 sur OpenAlexafffundabout
S. Michelle Driedger, Ryan Maier, Chris Furgal, Cindy Jardine

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaTrent UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Economy, Trade and IndustryManitoba Health Research Council
Mots-clésMetisMedicineBiostatisticsPandemicSocial distancePublic healthVaccinationQualitative researchEnvironmental healthDemographyFamily medicineNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the first wave of the H1N1 influenza pandemic in 2009, Aboriginal populations in Canada experienced disproportionate rates of infection, particularly in the province of Manitoba. To protect those thought to be most at-risk, health authorities in Manitoba listed all Aboriginal people, including Metis, among those able to receive priority access to the novel vaccine when it first became available. Currently, no studies exist that have investigated the attitudes, influences, and vaccine behaviors among Aboriginal communities in Canada. This paper is the first to systematically connect vaccine behavior with the attitudes and beliefs that influenced Metis study participants' H1N1 vaccine decision-making. METHODS: Researchers held focus groups (n = 17) with Metis participants in urban, rural, and remote locations of Manitoba following the conclusion of the H1N1 pandemic. Participants were asked about their vaccination decisions and about the factors that influenced their decisions. Following data collection, responses were coded into the broad categories of a social-ecological model, nuanced by categories stemming from earlier research. Responses were then quantified to show the most influential factors in positively or negatively affecting the vaccine decision. RESULTS: Media reporting, the influence of peer groups, and prioritization all had positive and negative influential effects on decision making. Whether vaccinated or not, the most negatively influential factors cited by participants were a lack of knowledge about the vaccine and the pandemic as well as concerns about vaccine safety. Risk of contracting H1N1 influenza was the biggest factor in positively influencing a vaccine decision, which in many cases trumped any co-existing negative influencers. CONCLUSIONS: Metis experiences of colonialism in Canada deeply affected their perceptions of the vaccine and pandemic, a context that health systems need to take into account when planning response activities in the future. Participants felt under-informed about most aspects of the vaccine and the pandemic, and many vaccine related misconceptions and fears existed. Recommendations include leveraging doctor-patient interactions as a site for sharing vaccine-related knowledge, as well as targeted, culturally-appropriate, and empowering public information strategies to supply reliable vaccine and pandemic information to potentially at-risk Aboriginal populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0200,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations41
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207