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.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».