Factors Associated with Intention to Vaccinate Children 0-11 Years of Age Against COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Millions of children have tested positive for SARS-CoV-2, and over 1000 children have died in the US. However, vaccination rates for children 5 to 11 years old are low. METHODS: Starting in August 2020, we conducted a prospective SARS-CoV-2 household surveillance study in Spanish and English-speaking households in New York City and Utah. From October 21 to 25, 2021, we asked caregivers about their likelihood of getting COVID-19 vaccine for their child, and reasons that they might or might not vaccinate that child. We compared intent to vaccinate by site, demographic characteristics, SARS-CoV-2 infection detected by study surveillance, and parents' COVID-19 vaccination status using Chi-square tests and a multivariable logistic regression model, accounting for within-household clustering. RESULTS: Among parents or caregivers of 309 children (0 to 11 years) in 172 households, 87% were very or somewhat likely to intend to vaccinate their child. The most prevalent reasons for intending to vaccinate were to protect family and friends and the community; individual prevention was mentioned less often. The most prevalent reasons for not intending to vaccinate were side effect concerns and wanting to wait and see.In multivariable analysis, parents had much lower odds of intending to vaccinate if someone in the household had tested SARS-CoV-2-positive during the study (adjusted odds ratio = 0.09; 95% confidence interval, 0.03-0.3). CONCLUSION: This study highlighted several themes for clinicians and public health officials to consider including the importance and safety of vaccination for this age-group even if infected previously, and the benefits of vaccination to protect family, friends, and community.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».