Urban-rural divide in COVID-19 infection and vaccination rates in healthcare workers in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Healthcare workers (HCWs) play a critical role in responding to the COVID-19 pandemic. Early in the pandemic, urban centres were hit hardest globally; rural areas gradually became more impacted. We compared COVID-19 infection and vaccine uptake in HCWs living in urban versus rural locations within, and between, two health regions in British Columbia (BC), Canada. We also analysed the impact of a vaccine mandate for HCWs. Methods: We tracked laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infections, positivity rates and vaccine uptake in all 29,021 HCWs in Interior Health (IH) and all 24,634 HCWs in Vancouver Coastal Health (VCH), by occupation, age and home location, comparing to the general population in that region. We then evaluated the impact of infection rates as well as the mandate on vaccination uptake. Results: While we found an association between vaccine uptake by HCWs and HCW COVID-19 rates in the preceding 2-week period, the higher rates of COVID-19 infection in some occupational groups did not lead to increased vaccination in these groups. By 27 October 2021, the date that unvaccinated HCWs were prohibited from providing healthcare, only 1.6% in VCH compared with 6.5% in IH remained unvaccinated. Rural workers in both areas had significantly higher unvaccinated rates compared with urban dwellers. Over 1800 workers, comprising 6.7% of rural HCWs and 3.6% of urban HCWs, remained unvaccinated and set to be terminated from their employment. While the mandate prompted a significant increase in uptake of second doses, the impact on the unvaccinated was less clear. Conclusions: As rural areas often suffer from under-staffing, loss of HCWs could have serious impacts on healthcare provision as well as on the livelihoods of unvaccinated HCWs. Greater efforts are needed to understand how to better address the drivers of rural-related vaccine hesitancy.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| 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 | 0,000 | 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)
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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 ».