How Vaccine Ambivalence Can Lead People Who Inject Drugs to Decline COVID-19 Vaccination and Ways This Can Be Addressed: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs are disproportionately impacted by SARS-CoV-2 and COVID-19, yet they do not frequently accept vaccination against SARS-CoV-2 when offered. OBJECTIVE: This study aimed to explore why people who inject drugs decline free vaccines against SARS-CoV-2 and how barriers to vaccination can potentially be addressed. METHODS: We conducted semistructured qualitative interviews with 17 unvaccinated adult persons who inject drugs during August and September 2021 at a New York City syringe service program, where approximately three-fourth of participants identified as Latino (55%) or African American (22%). Interviews lasted roughly 20 minutes. The interview guide examined reasons for declining vaccination, participants' understanding of COVID-19 risks, and how messages could be developed to encourage vaccine uptake among people who inject drugs. RESULTS: Participants acknowledged that they faced increased risk from SARS-CoV-2 owing to their injection drug use but feared that long-term substance use may have weakened their health, making them especially vulnerable to side effects. Fears of possible side effects, compounded by widespread medical mistrust and questions about the overall value of vaccination contributed to marked ambivalence among our sample. The desire to protect children and older family members emerged as key potential facilitators of vaccination. CONCLUSIONS: Community-developed messages are needed in outreach efforts to explain the importance of vaccination, including the far greater dangers of COVID-19 compared to possible unintended side effects. Messages that emphasize vaccines' ability to prevent inadvertently infecting loved ones, may help increase uptake. Community-focused messaging strategies, such as those used to increase HIV and hepatitis C virus testing and overdose prevention among people who inject drugs, may prove similarly effective.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».