Perceptions of COVID-19 risk, vaccine access, and confidence: a qualitative analysis of South Asians in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract VISUAL ABSTRACT CAN BE FOUND HERE Objectives In the first full year of the COVID-19 pandemic (2020), South Asians living in the Greater Toronto Hamilton and Vancouver Areas experienced specific barriers to accessing SARS-CoV-2 testing and receiving reliable health information. However, between June 2021 and February 2022, the proportion of people having received at least 1 dose of a COVID-19 vaccine was higher among this group (96%) than among individuals who were not visible minorities (93%). A better understanding of successful approaches and the challenges experienced by those who remain unvaccinated among this highly vaccinated group may improve public health outreach in subsequent waves of the current pandemic or for future pandemic planning. Using qualitative methods, we sought to explore the perceptions of COVID-19 risk, vaccine access, uptake, and confidence among South Asians living in Canada. Methods In this qualitative study, we interviewed 25 participants between July 2021 and January 2022 in the Greater Toronto Hamilton and Greater Vancouver Areas (10 community members, 9 advocacy group leaders, 6 public health staff). We conducted initial and focused coding in duplicate and developed salient themes. Throughout this process, we held frequent discussions with members of the study’s advisory group to guide data collection as it relates to community engagement, recruitment, and data analysis. Results Access to and confidence in the COVID-19 vaccine was impacted by individual risk perceptions; sources of trusted information (ethnic and non-ethnic); impact of COVID-19 and the pandemic on individuals, families, and society; and experiences with COVID-19 mandates and policies (including temporal and generational differences). Approaches that include community-level awareness and tailored outreach as it relates to language and cultural context were considered successful. Conclusion Understanding factors and developing strategies that build vaccine confidence can guide our approach to increase vaccine acceptance in the current and future pandemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».