Quantifying COVID-19 vaccination hesitancy during early vaccination rollout in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Understanding vaccination hesitancy during early vaccination rollout in Canada can help the government’s vaccination efforts in education and outreach, which may help eventually achieving herd immunity. This study uses an online survey to assess vaccination hesitancy in population subgroups in Canada. Method Panel members from the nationally representative Angus Reid Forum were randomly invited to complete an online survey on their experiencing with COVID-19 symptoms and testing, as well as intention to vaccination against COVID-19. Respondents were asked “when a vaccine against the coronavirus becomes available to you, will you get vaccinated or not?” Vaccination hesitancy was defined as choosing “No – I will not get a coronavirus vaccination” as a response. Results 14,621 panel members (46% male and 53% female) completed the survey. Although the respondents overrepresent age 60+ and higher levels of education, other demographics, the prevalences of smoking, obesity, diabetes and hypertension were comparable to the Canadian national census and health surveys. COVID-19 vaccination hesitancy is relatively low overall (9%). Being a resident of Alberta (predicted probability = 15%), aged 40-59 (OR = 0.87, 0.78 – 0.97, predicted probability = 12%), identifying as a visible minority (OR = 0.56, 0.37 – 0.84, predicted probability = 15%), having some college level education or lower (predicted probability = 14%), or living in households of at least 5 are related to greater vaccination hesitancy (OR = 0.82, 0.76 – 0.88, predicted probability = 13%). Conclusion Our study enhances the understanding of COVID-19 vaccination hesitancy and identifies key population groups with higher vaccination hesitancy. As the Canadian COVID-19 vaccination effort continues, policymakers may focus outreach, education, and other efforts on these groups, which also represent groups with higher risks for contracting and dying from COVID-19. Furthermore, Canada would need to vaccinate virtually the entire population to reach herd immunity due to its relatively low infection level, and a high vaccination hesitancy would be a major hurdle to achieving that.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».