Reasons for COVID-19 vaccine refusal among people incarcerated in Canadian federal prisons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine uptake rates have been historically low in correctional settings. To better understand vaccine hesitancy in these high-risk settings, we explored reasons for COVID-19 vaccine refusal among people in federal prisons. METHODS: Three maximum security all-male federal prisons in British Columbia, Alberta, and Ontario (Canada) were chosen, representing prisons with the highest proportions of COVID-19 vaccine refusal. Using a qualitative descriptive design and purposive sampling, individual semi-structured interviews were conducted with incarcerated people who had previously refused at least one COVID-19 vaccine until data saturation was achieved. An inductive-deductive thematic analysis of audio-recorded interview transcripts was conducted using the Conceptual Model of Vaccine Hesitancy. RESULTS: Between May 19-July 8, 2021, 14 participants were interviewed (median age: 30 years; n = 7 Indigenous, n = 4 visible minority, n = 3 White). Individual-, interpersonal-, and system-level factors were identified. Three were particularly relevant to the correctional setting: 1) Risk perception: participants perceived that they were at lower risk of COVID-19 due to restricted visits and interactions; 2) Health care services in prison: participants reported feeling "punished" and stigmatized due to strict COVID-19 restrictions, and failed to identify personal benefits of vaccination due to the lack of incentives; 3) Universal distrust: participants expressed distrust in prison employees, including health care providers. INTERPRETATION: Reasons for vaccine refusal among people in prison are multifaceted. Educational interventions could seek to address COVID-19 risk misconceptions in prison settings. However, impact may be limited if trust is not fostered and if incentives are not considered in vaccine promotion.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».