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Enregistrement W4311550183 · doi:10.1136/bmjopen-2022-063528

Examining the barriers, facilitators and attitudes towards COVID-19 vaccine and public health measures for black communities in Canada: a qualitative study protocol

2022· article· en· W4311550183 sur OpenAlexafffundabout
Obidimma Ezezika, Bethelehem Girmay, Toluwalope Adedugbe, Isaac Jonas, Yanaminah Thullah, Chris Thompson

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensEngineers Without Borders CanadaThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésFocus groupMedicinePublic healthQualitative researchResearch ethicsInformed consentPandemicSocial distanceMedical educationProtocol (science)Family medicinePublic relationsNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Alternative medicinePolitical scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Black communities claim the highest number of cases and deaths due to COVID-19 in Canada. Generating culturally/contextually appropriate public health measures and strategies for vaccine uptake in black communities within Canada can better support the disproportionate impact of this pandemic. This study explores the barriers and enablers to public health measures limited to mask-wearing, disinfection, sanitation, social distancing and handwashing, as well as the barriers and attitudes towards COVID-19 vaccines among the black community. METHODS AND ANALYSIS: We will use qualitative approaches informed by the widely accepted Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to aid our investigation. We will conduct 120 semistructured interviews and five focus groups with black populations across the major provinces of Canada to understand the barriers and facilitators to public health measures, including barriers and attitudes towards COVID-19 vaccines. Data will be organised and analysed based on the CFIR. Facilitators and barriers to COVID-19 preventative measures and the barriers, facilitators and attitudes towards COVID-19 vaccines will be organised to explore relationships across the data. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the Social Sciences, Humanities and Education Research Ethics Board at the University of Toronto (41585). All participants are given information about the study and will sign a consent form in order to be included; participants are informed of their right to withdraw from the study. Research material will be accessible to all researchers involved in this study as no personal identifiable information will be collected during the key informant semistructured interviews and focus groups. The study results will be provided to participants and published in peer-reviewed journals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0190,008
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,324
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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