Sociodemographic disparities in COVID-19 vaccine uptake and vaccination intent in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study's objective was to examine sociodemographic disparities in COVID-19 vaccine uptake and vaccination intent in the Canadian provinces by identifying factors associated with vaccine uptake in seniors prioritized for vaccination at the time of the survey and vaccination intent in all adults. Data and methods: A cross-sectional survey of Canadian adults was conducted in all provinces from mid-April to mid-May 2021. In addition to sociodemographic characteristics, respondents (n=10,678) provided information on their COVID-19 vaccination status or their intent to get vaccinated. Logistic regression models were fitted using sociodemographic factors as explanatory variables and vaccination status (unvaccinated vs at least one dose) or vaccination intent (unlikely versus likely or already vaccinated) as outcomes. To account for vaccine prioritization groups, multiple regression models were adjusted for province of residence, age, Indigenous identity and health care worker status. Results: Seniors with a lower household income (less than $60,000) and those living in smaller communities (fewer than 100,000 inhabitants) had higher odds of being unvaccinated. Among Canadian adults, the odds of being unlikely to get vaccinated were higher for males (adjusted odds ratio [AOR] 1.3), individuals younger than 60 (AOR between 3.3 and 5.1), non-health care workers (AOR 3.3), those with less than a high school education (AOR 3.4) or a household income of less than $30,000 (AOR 2.7) and individuals who do not identify as South Asian, Chinese, Black, Filipino, Arab, Latin American, Southeast Asian, West Asian, Korean or Japanese (AOR 1.7). Interpretation: COVID-19 vaccine uptake (80%) and vaccination intent (95%) were high among Canadians; however, relative disparities were observed among specific groups. Continued efforts targeted toward these groups are essential in reducing potential inequity in access or service provision.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».