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Enregistrement W2979654150 · doi:10.1080/21645515.2019.1603563

Determinants of vaccine hesitancy in Quebec: a large population-based survey

2019· article· en· W2979654150 sur OpenAlexaffabout
Maryse Guay, Virginie Gosselin, Geneviève Petit, Geneviève Baron, Arnaud Gagneur

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital Charles-Le MoyneCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicineLogistic regressionPopulationOdds ratioDemographyConfidence intervalFamily medicineSocioeconomic statusDistrustEnvironmental healthImmunologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Vaccine hesitancy is a global phenomenon that needs to be measured and addressed. This study aimed to identify the determinants of vaccine hesitancy among a large regional population.Methods: A structured telephone survey was administered to a random digit sample in Quebec’s Eastern Townships region. In addition to socioeconomic information, respondents were asked questions on several health topics such as knowledge and beliefs about immunization, medical consultations, health status, and life habits. Data were weighted according to age, sex, and territories. Statistically significant variables in the univariate analysis were introduced into a multivariate logistic regression model to determine independent factors for vaccine hesitancy (adjusted odds ratios [aOR] and 95% confidence intervals).Results: A total of 8,737 interviews were conducted (participation rate 48.3%). Among all respondents, 32.2% were vaccine-hesitant. Several beliefs were significantly associated with vaccine hesitancy: belief that children receive too many vaccines (aOR = 2.72; 2.32–3.18), belief that a healthy lifestyle can eliminate the need for vaccination (aOR = 2.48; 2.09–2.93), and belief that the use of alternative medicine practices can eliminate the need for vaccination (aOR = 1.39; 1.16–1.68). Other determinants associated with vaccine hesitancy were having consulted a massage therapist (aOR = 2.34; 1.46–3.75), not being vaccinated against influenza (aOR = 1.80; 1.49–2.16), having a low (<$30,000) (aOR = 1.58; 1.24–2.02) or moderate ($30,000–$79,000) (aOR = 1.37; 1.12–1.67) household income, distrust in public health authorities (aOR = 1.40; 1.21–1.63), perceived insufficient knowledge about immunization (aOR = 1.26; 1.04–1.51), and smoking (aOR = 1.22; 1.01–1.47).Conclusions: Many determinants are related to vaccine hesitancy. These determinants should be taken into account when health professionals engage with vaccine-hesitant individuals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

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

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

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

En bref

Citations79
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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