COVID-19 vaccine hesitancy in an ethnically diverse community: descriptive findings from the Born in Bradford study
Notice bibliographique
Résumé
Background : The roll out of coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines are now underway in the UK, and ensuring good uptake in vulnerable communities will be critical to reducing hospital admissions and deaths. There is emerging evidence that vaccine hesitancy is higher in ethnic minorities and deprived areas, and that this may be caused by misinformation in the community. This study aims to understand COVID-19 vaccine hesitancy in an ethnically diverse and deprived population. Methods : Questionnaire surveys were sent to parents in the Born in Bradford study. Cross tabulations explored variation by ethnicity and deprivation. Text from open-ended questions was analysed using thematic analysis. Results : 535 (31%) of 1727 invited between 29 th October-9 th December 2020 participated in the study. 154 (29%) of respondents do want a vaccine, 53 (10%) do not. The majority had not thought about it (N=154, 29%) or were unsure (N=161, 30%). Vaccine hesitancy differed significantly by ethnicity and deprivation: 43% (95% CIs: 37-54%) of White British and 60% (35-81%) in the least deprived areas do want a vaccine, compared to 13% (9-19%) of Pakistani heritage and 20% (15-26%) in the most deprived areas. Those that distrusted the NHS were more likely to not want a vaccine (30%, 15-50%). Reasons for not wanting a vaccine were commonly explained by confusion and distrust caused by prevalent misinformation. Conclusions : There is a much higher level of vaccine hesitancy in ethnic minorities, those living in deprived areas and those that distrust the NHS. There is an urgent need to tackle the overwhelming misinformation about COVID-19 that is leading to this uncertainty and confusion about the vaccines. If not addressed there is a high risk of unequitable roll out of the vaccination programme in the UK.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».