COVID-19 vaccine uptake and intention during pregnancy in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate COVID-19 vaccine uptake and intent among pregnant people in Canada, and determine associated factors. METHODS: We conducted a national cross-sectional survey among pregnant people from May 28 through June 7, 2021 (n = 193). Respondents completed a questionnaire to determine COVID-19 vaccine acceptance (defined as either received or intend to receive a COVID-19 vaccine during pregnancy), factors associated with vaccine acceptance, and rationale for accepting/not accepting the vaccine. RESULTS: Of 193 respondents, 57.5% (n = 111) reported COVID-19 vaccine acceptance. Among those who did not accept the vaccine, concern over vaccine safety was the most commonly cited reason (90.1%, n = 73), and 81.7% (n = 67) disagreed with receiving a vaccine that had not been tested in pregnant people. Confidence in COVID-19 vaccine safety (aOR 16.72, 95% CI: 7.22, 42.39), Indigenous self-identification (aOR 11.59, 95% CI: 1.77, 117.18), and employment in an occupation at high risk for COVID-19 exposure excluding healthcare (aOR 4.76, 95% CI: 1.32, 18.60) were associated with vaccine acceptance. Perceived personal risk of COVID-19 disease was not associated with vaccine acceptance in the multivariate model. CONCLUSION: Vaccine safety is a primary concern for this population. Safety information should be communicated to this population as it emerges, along with clear messaging on the benefits of vaccination, as disease risk is either poorly understood or poorly valued in this population.
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.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle