Identifying Barriers and Enablers to Vaccine uptake from Immunizers and Individuals Receiving a COVID-19 Vaccine in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccine hesitancy presents a challenge to public health, especially during a global pandemic. Understanding reasons for vaccine hesitancy in local populations may help policymakers and public health practitioners increase vaccine uptake. Objective: We surveyed individuals receiving a COVID-19 vaccine and immunizers in Saskatchewan, Canada and categorized their responses according to the Theoretical Domains Framework. This provides policymakers with evidence-based suggestions for behaviour change interventions that may promote vaccine uptake among hesitant individuals. Methods: Two online surveys were developed to better understand vaccine hesitancy in Saskatchewan: one aimed at individuals receiving a vaccination and the other at immunizers. Both surveys were available for a one-week period when vaccination uptake had plateaued in Saskatchewan. Individuals receiving a vaccine were asked what made them decide to get a vaccine, and both groups were asked what they thought would promote vaccine uptake among hesitant individuals. Responses were analyzed thematically based on the Theoretical Domains Framework and reported descriptively. Results: Individuals receiving a COVID-19 vaccine indicated that mandates and restrictions and having a positive attitude toward COVID-19 vaccines were the most common reasons for receiving a vaccine. Immunizers most frequently indicated that media issues led to vaccine hesitancy and that having access to, and trust in, reputable information sources would enable more vaccine hesitant individuals to seek a COVID-19 vaccination. Conclusion: Mandates and restrictions, promoting positive attitudes towards vaccines, and ensuring people have access to, and trust in, reputable information sources, are key enablers for promoting vaccine uptake among vaccine hesitant individuals.
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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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».