MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3214523915 · doi:10.1101/2021.11.10.21266174

Understanding national trends in COVID-19 vaccine hesitancy in Canada – April 2020 to March 2021

2021· preprint· en· W3214523915 sur OpenAlexafffundabout
Kim Lavoie, Vincent Gosselin Boucher, Jovana Stojanovic, Samir Gupta, Myriam Gagné, Keven Joyal‐Desmarais, Katherine Séguin, Sherri Sheinfield-Gorin, Paula Ribeiro, Brigitte Voisard, Michael Vallis, Kim Corace, Justin Presseau, Simon Bacon

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensOttawa HospitalMental Health Research CanadaUniversity of OttawaDalhousie UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalConcordia UniversityBoehringer Ingelheim (Canada)Université du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAstellas PharmaCanada Research ChairsGlaxoSmithKlinePfizer
Mots-clésVaccinationDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Logistic regressionMedicinePopulationPovertySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthPolitical scienceImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Key to reducing COVID-19 morbidity and mortality and reducing the need for further lockdown measures in Canada and worldwide is widespread acceptance of COVID-19 vaccines. Vaccine hesitancy has emerged as a key barrier to achieving optimal vaccination rates, for which there is little data among Canadians. This study examined rates of vaccine hesitancy and their correlates among Canadian adults. Methods This study analyzed data from five age, sex and province-weighted population-based samples to describe rates of hesitancy between April 2020 and March 2021 among Canadians who completed online surveys as part of the iCARE Study, and various sociodemographic, clinical and psychological correlates. Vaccine hesitancy was assessed by asking: “ If a vaccine for COVID-19 were available today, what is the likelihood that you would get vaccinated? ” Responses were dichotomized into ‘very likely’, ‘unlikely’, ‘somewhat unlikely’ (reflecting some degree of vaccine hesitancy) vs ‘extremely likely’ to get the vaccine, which was the comparator. Results Overall, 15,019 respondents participated in the study. A total of 42.2% of respondents reported vaccine hesitancy over the course of the study, which was lowest during surveys 1 (April 2020) and 5 (March 2021) and highest during survey 3 (November 2020). Fully adjusted multivariate logistic regression analyses revealed that women, those aged 50 and younger, non-Whites, those with high school education or less, and those with annual household incomes below the poverty line in Canada (i.e., $60,000) were significantly more likely to report being vaccine hesitant over the study period, as were essential and healthcare workers, parents of children under the age of 18, and those who do not get regular flu vaccines. Believing engaging in infection prevention behaviours (like vaccination) is important for reducing virus transmission and high COVID-19 health concerns (being infected and infecting others) were associated with 77% and 54% reduction in vaccine hesitancy, respectively, and having high personal financial concerns (worried about job or income loss) was associated with 1.33 times increased odds of vaccine hesitancy. Conclusion Results point to the importance of targeting vaccine efforts to women, younger people and socioeconomically disadvantaged groups, and that vaccine messaging should emphasize the benefits of getting vaccinated, and how the benefits (particularly to health) far outweigh the risks. Future research is needed to monitor ongoing changes in vaccine intentions and behaviour, as well as to better understand motivators and facilitators of vaccine acceptance, particularly among vulnerable groups.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxivMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207