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Enregistrement W4280529622 · doi:10.1080/21645515.2022.2072630

Intention to participate in COVID-19 vaccine clinical trials in May 2021: a cross-sectional survey in the general French population

2022· article· en· W4280529622 sur OpenAlexfundno aff
Amandine Gagneux‐Brunon, Jeremy K. Ward, Marion Bonneton, Pierre Verger, Odile Launay, Élisabeth Botelho-Nevers

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British ColumbiaMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheMinistry of Higher Education
Mots-clésMedicineCross-sectional studyPopulationVaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Confidence intervalHealth careFamily medicineVaccine trialGovernment (linguistics)PandemicDemographyEnvironmental healthImmunologyInternal medicinePolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May 2021, while the immunization campaign was in progress, the emergence of new SARS-CoV-2 variants led us to assess attitudes toward participation in a COVID-19 vaccine clinical trial (VCT) in France. Between the 10th and the 23rd of May 2021, we conducted a cross-sectional online survey among a representative sample of the French population aged 18 and over and a specific sample of the French population over 65. Among the 3,056 respondents, 28.0% (856) would consider participation in a COVID-19 VCT. Factors independently negatively associated with willingness to participate in a COVID-19 VCT were female gender with an adjusted odd ratio (aOR) 0.42 and 95% confidence interval (95% CI) 0.35-0.51, and mistrust in health actors (in their own physician and pharmacists, health ministry, government, scientists in medias, medias and pharmaceutical companies) with aOR 0.86 (95% CI 0.84-0.88) by one-point increase in mistrust in health actors score. Factors positively associated with willingness to participate in a COVID-19 VCT were COVID-19 vaccination or intention to get vaccinated with aOR 4.89 (95% CI 3.15-7.61), being a healthcare worker with aOR 2.051 (95% CI 1.51-2.80), being at risk for severe COVID-19 with aOR 1.39 (95% CI 1.14-1.69) and altruism as the main reason for getting vaccination with aOR 1.56 (95% CI 1.29-1.88). In May 2021, despite COVID 19 vaccine availability, 28% of the French population would agree to participate in a COVID-19 VCT. Mistrust in health actors contributes to a reduction in the intention to participate. Attitudes toward COVID-19 vaccination predict attitudes toward participation in a COVID-19 VCT.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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