Covid-19 vaccine acceptance, hesitancy, and refusal among Canadian healthcare workers: A multicenter survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determinants of COVID-19 vaccine acceptance among healthcare workers (HCW) remains poorly understood. We assessed HCWs' willingness to be vaccinated and reasons underlying hesitancy. METHODS: Cross-sectional survey across 17 healthcare institutions. HCWs eligible for vaccination (Pfizer-BioNTech mRNA) in December 2020 were invited to receive immunization. Multivariate logistic regression was performed to identify predictors of acceptance. Reasons for refusal among those who never intended to be vaccinated (ie, firm refusers) and those who preferred delaying vaccination (ie, vaccine hesitants) were assessed. RESULTS: Among 2,761 respondents (72% female, average age, 44), 2,233 (80.9%) accepted the vaccine. Physicians, environmental services workers and healthcare managers were more likely to accept vaccination compared to nurses. Male sex, age over 50, rehabilitation center workers, and occupational COVID-19 exposure were independently associated with vaccine acceptance by multivariate analysis. Factors for refusal included vaccine novelty, wanting others to receive it first, and insufficient time for decision-making. Among those who declined, 74% reported they may accept future vaccination. Vaccine firm refusers were more likely than vaccine hesitants to distrust pharmaceutical companies and to prefer developing a natural immunity by getting COVID-19. CONCLUSIONS: Vaccine hesitancy exists among HCWs. Our findings provide useful information to plan future interventions and improve acceptance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».