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Enregistrement W4291536270 · doi:10.2196/39144

Exploring Motivations for COVID-19 Vaccination Among Black Young Adults in 3 Southern US States: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4291536270 sur OpenAlexvenueno aff
Marie C. D. Stoner, Erica N. Browne, David Tweedy, Audrey Pettifor, Allysha C. Maragh‐Bass, Christina Toval, Elizabeth E. Tolley, Maria Leonora G. Comello, Kathryn E. Muessig, Henna Budhwani, Lisa Hightow‐Weidman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Minority Health and Health Disparities
Mots-clésContext (archaeology)VaccinationPopulationMedicineFamily medicineCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyPsychologyGerontologyEnvironmental healthGeographyVirologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Few studies have focused on attitudes toward COVID-19 vaccination among Black or African American young adults (BYA) in the Southern United States, despite high levels of infection in this population. OBJECTIVE: To understand this gap, we conducted an online survey to explore beliefs and experiences related to COVID-19 vaccination among BYA (aged 18-29 years) in 3 southern states. METHODS: We recruited 150 BYA to participate in an online survey as formative research for an intervention to address vaccine hesitancy in Alabama, Georgia, and North Carolina from September 22, 2021, to November 18, 2021. Participants were recruited through social media ads on Facebook, Twitter, Instagram, and YouTube. Additionally, we distributed information about the survey through organizations working with BYA in Alabama, Georgia, and North Carolina; our community partners; and network collaborations. We used measures that had been used and were previously validated in prior surveys, adapting them to the context of this study. RESULTS: Roughly 28 (19%) of the participants had not received any doses of the COVID-19 vaccine. Half of the unvaccinated respondents (n=14, 50%) reported they wanted to wait longer before getting vaccinated. Motivators to get vaccinated were similar between unvaccinated and vaccinated respondents (eg, if required, to protect the health of others), but the main motivator for those vaccinated was to protect one's own health. Among unvaccinated individuals, reasons for not receiving the COVID-19 vaccine included concern about vaccine side effects (n=15, 54%) and mistrust of vaccine safety (n=13, 46%), of effectiveness (n=12, 43%), and of the government's involvement with vaccines (n=12, 43%). Experiences of discrimination (n=60, 40%) and mistrust of vaccines (n=54, 36%) were common overall. Among all respondents, those who said they would be motivated to get vaccinated if it was required for school, work, or travel were more likely to endorse negative beliefs about vaccines compared to those motivated for other reasons. CONCLUSIONS: Mistrust in COVID-19 vaccine safety and efficacy is common among BYA in the Southern United States, irrespective of vaccination status. Other motivators, such as safety of family and community and vaccination requirements, may be able to tip the scales toward a decision to be vaccinated among those who are initially hesitant. However, it is unclear how vaccine requirements among BYA in the South affect trust in the government or health care in the long term. Interventions that include BYA in vaccination messaging and programs may more proactively build feelings of trust and combat misinformation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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