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Enregistrement W4212895022 · doi:10.2196/35066

How Vaccine Ambivalence Can Lead People Who Inject Drugs to Decline COVID-19 Vaccination and Ways This Can Be Addressed: Qualitative Study

2022· article· en· W4212895022 sur OpenAlexvenueno aff
Ian David Aronson, Alex S. Bennett, Mary-Andrée Ardouin-Guerrier, German Rivera-Castellar, Brent E. Gibson, Samantha Santoscoy, Brittney Vargas-Estrella

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésVaccinationOutreachMedicineQualitative researchAmbivalenceFamily medicinePsychologySocial psychologyImmunologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeQualitatif
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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