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Enregistrement W4321350534 · doi:10.1038/s43856-023-00257-1

Estimating COVID-19 vaccine uptake and its drivers among migrants, homeless and precariously housed people in France

2023· article· en· W4321350534 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Roederer, Bastien Mollo, C. C. N. Vincent, Ghislain Leduc, Jessica Sayyad-Hilario, Marine Mosnier, Stéphanie Vandentorren

Notice bibliographique

RevueCommunications Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésDemographyVaccinationConfidence intervalOdds ratioPopulationMedicineLogistic regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Socioeconomic statusGeographyEnvironmental healthVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Migrants, people experiencing homelessness (PEH), or precariously housed (PH) are at high risk for COVID-19 infection, hospitalization, and death from COVID-19. However, while data on COVID-19 vaccine uptake in these populations are available in the USA, Canada, and Denmark, we are lacking, to the best of our knowledge, data from France. METHODS: In late 2021, we carried out a cross-sectional survey to determine COVID-19 vaccine coverage in PEH/PH residing in Ile-de-France and Marseille, France, and to explore its drivers. Participants aged over 18 years were interviewed face-to-face where they slept the previous night, in their preferred language, and then stratified for analysis into three housing groups (Streets, Accommodated, and Precariously Housed). Standardized vaccination rates were computed and compared to the French population. Multilevel univariate and multivariable logistic regression models were built. RESULTS: We find that 76.2% (95% confidence interval [CI] 74.3-78.1) of the 3690 participants received at least one COVID-19 vaccine dose while 91.1% of the French population did so. Vaccine uptake varies by stratum, with the highest uptake (85.6%; reference) in PH, followed by Accommodated (75.4%; adjusted odds-ratio = 0.79; 95% CI 0.51-1.09 vs. PH) and lowest in Streets (42.0%; AOR = 0.38; 95%CI 0.25-0.57 vs. PH). Use for vaccine certificate, age, socioeconomic factors, and vaccine hesitancy is associated with vaccination coverage. CONCLUSIONS: In France, PEH/PH, and especially the most excluded, are less likely than the general population to receive COVID-19 vaccines. While vaccine mandate has proved an effective strategy, targeted outreach, on-site vaccinations, and sensitization activities are strategies enhancing vaccine uptake that can easily be replicated in future campaigns and other settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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