The French Covid-19 vaccination policy did not solve vaccination inequities: a nationwide study on 64.5 million people
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To encourage Covid-19 vaccination, France introduced during the Summer 2021 a 'Sanitary Pass', which morphed into a 'Vaccine Pass' in early 2022. While the sanitary pass led to an increase in Covid-19 vaccination rates, spatial heterogeneities in vaccination rates remained. To identify potential determinants of these heterogeneities and evaluate the French sanitary and vaccine passes' efficacies in reducing them, we used a data-driven approach on exhaustive nationwide data, gathering 141 socio-economic, political and geographic indicators. METHODS: We considered the association between vaccination rates and each indicator at different time points: before the sanitary pass announcement (week 2021-W27), before the sanitary pass came into force (week 2021-W31) and 1 month after (week 2021-W35) and the equivalent dates for the vaccine pass (weeks 2021-W49, 2022-W03 and 2022-W07). RESULTS: The indicators most associated with vaccination rates were the share of local income coming from unemployment benefits, overcrowded households rate, immigrants rate and vote for an 'anti-establishment' candidate at the 2017 Presidential election. These associations increase over time. Consequently, living in a district below the median of such indicator decreases the probability to be vaccinated by about 30% at the end of the studied period, and this probability gradually decreases by deciles of these indicators. CONCLUSIONS: Our analysis reveals that factors related to poverty, immigration and trust in the government are strong determinants of vaccination rate, and that vaccination inequities tended to increase after the introduction of the French sanitary and vaccination passes.
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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 | 0,033 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».