Impact of Psycho-Social Factors, E-health Literacy and Information Access on COVID-19 Vaccination Perceptions and Intentions: Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has been associated with an infodemic which impacts on vaccination perceptions and intentions. E-health literacy seems to be the key to searching health information on the web. Age and income level impact vaccine hesitancy and resistance. It is important to know more about the population who are hesitant to get vaccinated in order to develop appropriate and accessible information. We focused on four factors that impact vaccination perceptions and intentions: socio-demographic characteristics (age and education level), e-health literacy and sources of information about COVID-19. An anonymous online survey was completed by 368 participants, who reported their age, level of education, F-eHEALS (the level of e-health literacy), preferred sources of COVID-19 information, and their vaccination perceptions and intentions (vaccine score). The vaccine score is measured by a combination of two preview questionnaires adapted to COVID-19. We first assessed our questionnaire construct on intentions and perceptions of COVID-19 vaccination. We obtained a unidimensional scale that we correlated with other factors and related to clusters (k-means). The results then showed that age, education level, and sources of COVID-19 information (radio, internet and “no channel”) impact vaccination perceptions and intentions. E-health literacy appears to be a co-variant without direct link with vaccination perceptions and intentions but linked to age and sources of COVID-19 information. This study shows how age, education level, sources of COVID-19 information and e-health literacy can impact COVID-19 vaccination perceptions and intentions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».