MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311855924 · doi:10.3390/vaccines10122096

A Descriptive Analysis of the Relationship between Social Media Use and Vaccine Hesitancy among a Sample of Unvaccinated Adults in Canada

2022· article· en· W4311855924 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Chen, Rachael Piltch‐Loeb, Nigel Walsh Harriman, Marcia A. Testa, Elena Savoia

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationSocial mediaVaccinationLogistic regressionOddsDescriptive statisticsOdds ratioInformation source (mathematics)PandemicFamily medicineDemographyMedicinePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceSociologyImmunologyDiseaseStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both traditional and social media information sources have disseminated information on the COVID-19 pandemic. The content shared may influence public opinion on different mitigation strategies, including vaccination. Misinformation can alter risk perception and increase vaccine hesitancy. This study aimed to explore the impact of using social media as the primary information source about the COVID-19 vaccine on COVID-19 vaccine hesitancy among people living in Canada. Secondary objectives identified other predictors of vaccine hesitancy and distinguished the effects of using traditional and social media sources. We used quota sampling of adults in Canada [N = 985] to conduct an online survey on the Pollfish survey platform between 21st and 28th May 2021. We then used bivariate chi-squared tests and multivariable logistic regression modeling to explore the associations between using social media as one's primary source of information about the COVID-19 vaccine and vaccine hesitancy. We further analyzed the association between specific types of channels of information and vaccine hesitancy. After controlling for covariates such as age, sex, race, and ethnicity, individuals reporting social media as their primary source of COVID-19 vaccine information versus those who had not used social media as their primary source of COVID-19 vaccine information had 50% higher odds of vaccine hesitancy. Among different channels of information, we found that information from television was associated with a 40% lower odds ratio for vaccine hesitancy. Since social media platforms play an essential role in influencing hesitancy in taking the COVID-19 vaccination, it is necessary to improve the quality of social media information sources and raise people's trust in information. Meanwhile, traditional media channels, such as television, are still crucial for promoting vaccination programs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVaccinesMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207