Examining COVID-19 vaccine uptake and attitudes among 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has disproportionately impacted 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness. Little is known about vaccine attitudes and uptake among this population. To address this, the objectives of this study were to explore this group's COVID-19 vaccine attitudes, and facilitators and barriers impacting vaccine uptake. METHODS: 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness in the Greater Toronto Area were recruited to participate in online surveys assessing demographic characteristics, mental health, health service use, and COVID-19 vaccine attitudes. Descriptive statistics and statistical tests were used to analyze survey data to explore variables associated with vaccine confidence. Additionally, a select group of youth and frontline workers from youth serving organizations were invited to participate in online one-on-one interviews. An iterative thematic content approach was used to analyze interview data. Quantitative and qualitative data were merged for interpretation by use of a convergent parallel analytical design. RESULTS: Ninety-two youth completed surveys and 32 youth and 15 key informants participated in one-on-one interviews. Quantitative and qualitative data showed that the majority of 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness were confident in the COVID-19 vaccine; however, numerous youth were non-vaccine confident due to mistrust in the healthcare system, lack of targeted vaccine-related public health information, concerns about safety and side effects, and accessibility issues. Solutions to increase vaccine confidence were provided, including fostering trust, targeted public health messaging, and addressing accessibility needs. CONCLUSION: Our study highlights the need for the vaccine strategy and rollouts to prioritize 2SLGBTQ+ youth experiencing homelessness and to address the pervasive health disparities that have been exacerbated by the pandemic.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».