University students’ perspectives, planned uptake, and hesitancy regarding the COVID-19 vaccine: A multi-methods study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate university students' willingness to receive a COVID-19 vaccine when it becomes available to them. METHOD: A multi-methods approach was used-online convenience sample surveys and semi-structured interviews-of young adults attending a large Canadian public university. Two survey samples were collected (June 20-July 28, 2020 and September 22-October 17, 2020). Semi-structured interviews were conducted following each survey, interviewing 20 students in each round. RESULTS: In June 77.8% of surveyed students (n = 483) were willing to get the COVID-19 vaccine; in September 79.6% were willing (n = 1269). Multinomial and binary logistic regression analyses found that increasing perception of the severity of COVID-19 predicted the likelihood that a respondent was willing to get the COVID-19 vaccine in both surveys. In the latter survey students who indicated they would be encouraged to get the COVID-19 vaccine if their doctor/pharmacist recommended it were 76 times more likely to be willing to get the vaccine than those who would not be encouraged by medical advice. Interviews revealed concerns about the speed of the vaccine roll out, safety, and efficacy. CONCLUSIONS: The majority of university students intend to get the COVID-19 vaccine, but there are nuanced concerns about efficacy and safety that must be taken into account by public health authorities as the vaccine becomes available to this group. Ensuring that family doctors, pharmacists, and other front-line healthcare workers have consistent and clear information regarding the benefits of vaccination will be critical to encouraging uptake among young adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».