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Enregistrement W3150599964 · doi:10.1002/oby.23182

Protecting individuals living with overweight and obesity: Attitudes and concerns toward COVID‐19 vaccination in Canada

2021· article· en· W3150599964 sur OpenAlexaffabout
Michael Vallis, Stephen Glazer

Notice bibliographique

RevueObesity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicineOverweightObesityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Confidence intervalGerontologyDemographyFamily medicineDiseaseImmunologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to assess attitudes toward coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccination and the degree of fear of COVID-19 among those living with obesity. METHODS: Two samples were recruited for an online survey: one sample was a representative sample of Canadians living with overweight and obesity (n = 1,089), and the second was a convenience sample of individuals recruited from obesity clinical services or patient organizations (n = 980). Respondents completed ratings of their comfort receiving a COVID-19 vaccination along with the Vaccine Hesitancy Scale and the Fear of COVID-19 Scale. RESULTS: Approximately one-third of respondents, regardless of sample or weight category, were not comfortable receiving a vaccination, and one-half expressed moderate or greater perceived risks of vaccination. Confidence in vaccinations was extremely low, especially for those in the clinical sample. Fear of COVID-19 was substantial and predicted attitudes toward vaccination. Females were less comfortable receiving the vaccine and perceived more risks than males. CONCLUSIONS: These results suggest those living with obesity are highly ambivalent about COVID-19 vaccination. Despite their being at high risk, their confidence in vaccines is very low. Results suggest the need for patient-centered counseling, with a focus on shared decision-making to strengthen confidence and reduce perceived risk.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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