Estimating COVID-19 vaccine uptake and its drivers among migrants, homeless and precariously housed people in France
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle