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Enregistrement W4307340617 · doi:10.9778/cmajo.20210248

Determinants of SARS-CoV-2 vaccine willingness among people incarcerated in 3 Canadian federal prisons: a cross-sectional study

2022· article· en· W4307340617 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kathryn Romanchuk, Blake Linthwaite, Joseph Cox, Hyejin Park, Camille Dussault, Nicole E. Basta, Olivia Varsaneux, James Worthington, Bertrand Lebouché, Shannon E. MacDonald, Shainoor J. Ismail, Nadine Kronfli

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre For Cold Ocean Resources EngineeringPublic Health Agency of CanadaMcGill-Queen's University PressMcGill University Health CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchMerck CanadaViiV HealthcareMcGill UniversityGilead Sciences
Mots-clésMedicineOdds ratioVaccinationInfluenza vaccineLogistic regressionConfidence intervalOddsPrisonDemographyImmunologyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maximizing uptake of SARS-CoV-2 vaccines among people in prison is essential in mitigating future outbreaks. We aimed to determine factors associated with willingness to receive SARS-CoV-2 vaccination before vaccine availability. METHODS: We chose 3 Canadian federal prisons based on their low uptake of influenza vaccines in 2019-2020. Participants completed a self-administered questionnaire on knowledge, attitude and beliefs toward vaccines. The primary outcome was participant willingness to receive a SARS-CoV-2 vaccine, measured using a 5-point Likert scale to the question, "If a safe and effective COVID-19 vaccine becomes available in prison, how likely are you to get vaccinated?" We calculated the association of independent variables (age, ethnicity, chronic health conditions, 2019-2020 influenza vaccine uptake and prison security level), identified a priori, with vaccine willingness using logistic regression and crude and adjusted odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: We recruited 240 participants from Mar. 31 to Apr. 19, 2021 (median age 46 years; 19.2% female, 25.8% Indigenous). Of these, 178 (74.2%) were very willing to receive a SARS-CoV-2 vaccine. Participants who received the 2019-2020 influenza vaccine (adjusted OR 5.20, 95% CI 2.43-12.00) had higher odds of vaccine willingness than those who did not; those who self-identified as Indigenous (adjusted OR 0.27, 95% CI 0.11-0.60) and in medium- or maximum-security prisons (adjusted OR 0.36, 95% CI 0.12-0.92) had lower odds of vaccine willingness than those who identified as white or those in minimum-security prisons, respectively. INTERPRETATION: Most participants were very willing to receive vaccination against SARS-CoV-2 before vaccine roll-out. Vaccine promotion campaigns should target groups with low vaccine willingness (i.e., those who have declined influenza vaccine, identify as Indigenous or reside in high-security prisons).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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