External Supports Are Associated With the COVID-19 Vaccination in Chinese Breast Cancer Patients: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a global pandemic. Breast cancer is the most commonly diagnosed malignant cancer in China. Considering the specific national conditions, no evidence is available for factors associated with COVID-19 vaccination in patients with breast cancer. Methods: This was a cross-sectional survey, fielded from June 21 through June 27, 2021. A total of 944 nationally representative samples of Chinese breast cancer patients participating in the survey were included. Participant surveys included questions addressing who finished COVID-19 vaccination with the question "Have you taken the COVID-19 vaccine?", and response options were "Yes" and "No". Results: Overall, 730 (77.33%) women with breast cancer were unvaccinated, and only 214 (22.67%) were vaccinated with the COVID-19 vaccine. After adjusting for potential confounders, including both sociodemographic and clinical characteristics, we found that external support, including positive doctor suggestions (odds ratio (OR): 5.52; 95% confidence interval (CI): 3.50 - 8.71; P < 0.0001), positive support from surrounding people (OR: 11.65; 95% CI: 7.57 - 17.91; P < 0.0001), and negative initiative from the community (OR: 0.15; 95% CI: 0.06 - 0.35; P < 0.0001), was associated with COVID-19 vaccination rates among breast cancer patients. These results remain stable in subgroup analyses. We found that most participants (82.52%) understood the necessity of COVID-19 vaccinations in China was strong; however, the recognition regarding the COVID-19 vaccine showed different patterns between vaccinated and unvaccinated participants. Conclusions: Our findings suggest external support, including vaccination suggestions from surgeons or oncologists, vaccination suggestions from associated people, and residents' committee mandated vaccinations, was associated with the COVID-19 vaccination rates. Interventions regarding these factors and improving publicity as well as education regarding COVID-19 vaccines among breast cancer patients are warranted.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».