COVID-19 Vaccine Coverage and Sociodemographic, Behavioural and Housing Factors Associated with Vaccination among People Experiencing Homelessness in Toronto, Canada: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
People experiencing homelessness were prioritized for COVID-19 vaccination in Toronto, Canada, due to the high risk of infection and associated complications relative to the general population. We aimed to ascertain COVID-19 vaccine coverage in this population and explore factors associated with the receipt of at least one dose. We collected survey and blood sample data from individuals ages 16+ recruited by random selection at 62 shelters, hotels and encampment sites between 16 June 2021 and 9 September 2021. We report vaccine coverage by dose number and explored sociodemographic, behavioral, health and housing factors associated with vaccination using multivariable modified Poisson regression. In total, 80.4% (95% CI 77.3-83.1%) received at least one vaccine dose, and 63.6% (CI 60.0-67.0%) received two or more doses. Vaccination was positively associated with age (every 10 years adjusted rate ratio (aRR) 1.05 [95% CI 1.03-1.08]), and receipt of influenza vaccination (aRR 1.19 [95% CI 1.11-1.27]). Factors negatively associated with vaccination included female gender (aRR 0.92 [95% CI 0.85-1.0]), Black racial self-identification (aRR 0.89 [95% CI 0.80-0.99]) and low frequencies of masking in public places (aRR 0.83 [95% CI 0.72-0.95]). COVID-19 vaccine coverage is very high among people experiencing homelessness in Toronto, suggesting advocacy and outreach efforts may have been effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».