Cross-National Vaccine Concerns and Predictors of Vaccine Hesitancy in Not-Fully Vaccinated Individuals: Findings from USA, Canada, Sweden, and Italy
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine hesitancy is a key contributor to reduced COVID-19 vaccine uptake and remains a threat to COVID-19 mitigation strategies as many countries are rolling out the campaign for booster shots. The goal of our study is to identify and compare the top vaccine concerns in four countries: Canada, Italy, Sweden, and the USA and how these concerns relate to vaccine hesitancy. While most individuals in these countries are now vaccinated, we expect our results to be helpful in guiding vaccination efforts for additional doses, and more in general for other vaccines in the future. We sought to empirically test whether vaccine related concerns followed similar thematic issues in the four countries included in this study, and then to see how these themes related to vaccine hesitancy using data from a cross-sectional survey conducted in May 2021. We applied CFA and created vaccine concern scales for analysis. We then utilized these results in regression-based modeling to determine how concerns related to vaccine hesitancy and whether there were similar or different concerns by country. The results quantitatively highlight that the same vaccine related concerns permeated multiple countries at the same point in time. This implies that COVID-19 vaccination communications could benefit from global collaboration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».