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Enregistrement W3112004406 · doi:10.2196/24827

Parental Acceptability of COVID-19 Vaccination for Children Under the Age of 18 Years: Cross-Sectional Online Survey

2020· article· en· W3112004406 sur OpenAlexvenueno aff
Ke Chun Zhang, Yuan Fang, He Cao, Hongbiao Chen, Tian Hu, Yaqi Chen, Xiaofeng Zhou, Zixin Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicLogistic regressionChinaMedicineDemographyGovernment (linguistics)Environmental healthGeographyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is expected that COVID-19 vaccines will become available in China by the end of 2020. Vaccinating children against COVID-19 would contribute to the control of the pandemic and the recovery of the global economy. For children under the age of 18 years, parents are usually the decision makers regarding their children's vaccination. OBJECTIVE: The goal of this study was to investigate parental acceptability of free COVID-19 vaccination for children under the age of 18 years in China. METHODS: This is a secondary analysis of a cross-sectional, closed online survey among 2053 factory workers in Shenzhen, China, implemented from September 1 to 7, 2020. Participants of the online survey were full-time employees aged 18 years or over who had resumed work in factories in Shenzhen. Factory workers in Shenzhen are required to receive physical examinations once a year. Eligible workers attending six designated physical examination sites were invited to complete an online survey. This study was based on a subsample of those who had at least one child under the age of 18 years (N=1052). After being briefed that COVID-19 vaccines developed by China are likely to be available by the end of 2020, participants were asked about their likelihood of having their children under the age of 18 years take up free COVID-19 vaccination provided by the government, if it existed. Multivariate logistic regression models were fitted to examine the associations of perceptions related to COVID-19 vaccination based on the theory of planned behavior (TPB) and exposure to information related to COVID-19 through social media with parental acceptability, after controlling for significant background characteristics. RESULTS: The prevalence of parents' acceptability of COVID-19 vaccination for their children was 72.6% (764/1052). After adjusting for significant background characteristics, positive attitudes toward COVID-19 vaccination (adjusted odds ratio [AOR] 1.70, 95% CI 1.50-1.91), the perception that a family member would support them in having their children take up COVID-19 vaccination (ie, perceived subjective norm) (AOR 4.18, 95% CI 3.21-5.43), and perceived behavioral control to have the children take up COVID-19 vaccination (AOR 1.84, 95% CI 1.49-2.26) were associated with higher parental acceptability of COVID-19 vaccination. Regarding social media influence, higher exposure to positive information related to COVID-19 vaccination was associated with higher parental acceptability of COVID-19 vaccination (AOR 1.35, 95% CI 1.17-1.56). Higher exposure to negative information related to COVID-19 vaccination was negatively associated with the dependent variable (AOR 0.85, 95% CI 0.74-0.99). CONCLUSIONS: Parents' acceptability of COVID-19 vaccination for their children under 18 years of age was high in China. The TPB is a useful framework to guide the development of future campaigns promoting COVID-19 vaccination targeting parents. Transparency in communicating about the vaccine development process and vaccine safety testing is important. Public health authorities should also address misinformation in a timely manner.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations251
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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