Barriers to and strategies to address COVID-19 testing hesitancy: a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Testing is a foundational component of any COVID-19 management strategy; however, emerging evidence suggests that barriers and hesitancy to COVID-19 testing may affect uptake or participation and often these are multiple and intersecting factors that may vary across population groups. To this end, Health Canada's COVID-19 Testing and Screening Expert Advisory Panel commissioned this rapid review in January 2021 to explore the available evidence in this area. The aim of this rapid review was to identify barriers to COVID-19 testing and strategies used to mitigate these barriers. METHODS: Searches (completed January 8, 2021) were conducted in MEDLINE, Scopus, medRxiv/bioRxiv, Cochrane and online grey literature sources to identify publications that described barriers and strategies related to COVID-19 testing. RESULTS: From 1294 academic and 97 grey literature search results, 31 academic and 31 grey literature sources were included. Data were extracted from the relevant papers. The most cited barriers were cost of testing; low health literacy; low trust in the healthcare system; availability and accessibility of testing sites; and stigma and consequences of testing positive. Strategies to mitigate barriers to COVID-19 testing included: free testing; promoting awareness of importance to testing; presenting various testing options and types of testing centres (i.e., drive-thru, walk-up, home testing); providing transportation to testing centres; and offering support for self-isolation (e.g., salary support or housing). CONCLUSION: Various barriers to COVID-19 testing and strategies for mitigating these barriers were identified. Further research to test the efficacy of these strategies is needed to better support testing for COVID-19 by addressing testing hesitancy as part of the broader COVID-19 public health response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,071 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».