Determinants of SARS-CoV-2 vaccine willingness among people incarcerated in 3 Canadian federal prisons: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».