Knowledge, Attitude, Practices, and Vaccine Hesitancy Among the Latinx Community in Southern California Early in the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background The Latinx population in the United States has experienced high rates of infection, hospitalization, and death since the beginning of the COVID-19 pandemic. There is little data on the knowledge, attitude, and practices (KAP) specifically in Latinx communities in the United States. Objective We aimed to assess COVID-19 KAP and vaccine hesitancy among a Latinx cohort in the early stages of the COVID-19 pandemic (from July 2020 to October 2020), at a unique time when a vaccine was not available. Methods Participants aged ≥18 years were recruited at a primary care clinic in Southern California and asked to self-report sociodemographic characteristics, KAP, and vaccine hesitancy. A subset of the participants answered the vaccine hesitancy assessment as it was added after the start of data collection. KAP items were summed to create composite scores, with higher scores reflecting increased COVID-19 knowledge, positive attitudes toward the COVID-19 pandemic, and disease prevention practices. Bivariate and multivariable regression models were fitted to test associations between sociodemographic characteristics and KAP scores. For our analysis, we only included patients who self-identified as Latinx. Results Our final data set included 265 participants. The participants had a mean age of 49 (IQR 38.5-59) years, and 72.1% (n=191) were female, 77% (n=204) had at most a high school degree, 34.7% (n=92) had an annual income Conclusions Good knowledge and preventative practices in the population may have reflected effective public health messaging and the implementation of public health laws during the first wave of the pandemic; however, the overall fear and anxiety may have reflected the negative impact that the pandemic had on vulnerable populations such as the Latinx community. Although our data are a reflection of a previous time in the pandemic, we believe it captures a critical time that can be used to provide unique insights regarding potential avenues to better protect the Latinx communities against future vaccine-resistant COVID-19 strains. International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/25265
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».