Mistrust of the medical profession and higher disgust sensitivity predict parental vaccine hesitancy
Notice bibliographique
Résumé
Despite overwhelming evidence that vaccines are safe and effective, there has been a rise in vaccine hesitancy and refusal leading to increases in the incidence of communicable diseases. Importantly, providing scientific information about the benefits of vaccines has not been effective in counteracting anti-vaccination beliefs. Considering this, better identification of those likely to be vaccine hesitant and the underlying attitudes that predict these beliefs are needed to develop more effective strategies to combat anti-vaccination movements. Focusing on parents as the key decision makers in their children's vaccination, the aim of this study is to better understand the demographic and attitudinal predictors of parental vaccine hesitancy. We recruited 484 parents using Amazon MTurk and queried their attitudes on childhood vaccination, level of education, age, religiosity, political affiliation, trust in medicine, and disgust sensitivity. We found three main demographic predictors for parental vaccine hesitancy: younger age, lower levels of education, and greater religiosity. We also found vaccine hesitant parents to have significantly less trust in physicians and greater disgust sensitivity. These results provide a clearer picture of vaccine hesitant parents and suggest future directions for more targeted research and public health messaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».