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Enregistrement W4367053980 · doi:10.2196/preprints.48466

Ethnic Disparities in COVID-19 Vaccine Mistrust and Receipt in British Columbia, Canada: Population Survey (Preprint)

2023· preprint· en· W4367053980 sur OpenAlexaboutno aff
Bushra Mahmood, Prince Adu, Geoffrey McKee, Aamir Bharmal, James Wilton, Naveed Z. Janjua

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupReceiptDemographyWhite BritishOddsPopulationLogistic regressionMedicineWhite (mutation)VaccinationOdds ratioCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyPolitical scienceVirologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Racialized populations in the United States, Canada, and the United Kingdom have been disproportionately affected by COVID-19. Higher vaccine hesitancy has been reported among racial and ethnic minorities in some of these countries. In the United Kingdom, for example, higher vaccine hesitancy has been observed among the South Asian population and Black compared with the White population, and this has been attributed to lack of trust in government due to historical and ongoing racism and discrimination. OBJECTIVE This study aimed to assess vaccine receipt by ethnicity and its relationship with mistrust among ethnic groups in British Columbia (BC), Canada. METHODS We included adults ≥18 years of age who participated in the BC COVID-19 Population Mixing Patterns Survey (BC-Mix) from March 8, 2021, to August 8, 2022. The survey included questions about vaccine receipt and beliefs based on a behavioral framework. Multivariable logistic regression was used to assess the association between mistrust in vaccines and vaccine receipt among ethnic groups. RESULTS The analysis included 25,640 adults. Overall, 76.7% (22,010/28,696) of respondents reported having received at least 1 dose of COVID-19 vaccines (Chinese=86.1%, South Asian=79.6%, White=75.5%, and other ethnicity=73.2%). Overall, 13.7% (3513/25,640) of respondents reported mistrust of COVID-19 vaccines (Chinese=7.1%, South Asian=8.2%, White=15.4%, and other ethnicity=15.2%). In the multivariable model (adjusting for age, sex, ethnicity, educational attainment, and household size), mistrust was associated with a 93% reduced odds of vaccine receipt (adjusted odds ratio 0.07, 95% CI 0.06-0.08). In the models stratified by ethnicity, mistrust was associated with 81%, 92%, 94%, and 95% reduced odds of vaccine receipt among South Asian, Chinese, White, and other ethnicities, respectively. Indecision, whether to trust the vaccine or not, was significantly associated with a 70% and 78% reduced odds of vaccine receipt among those who identified as White and of other ethnic groups, respectively. CONCLUSIONS Vaccine receipt among those who identified as South Asian and Chinese in BC was higher than that among the White population. Vaccine mistrust was associated with a lower odds of vaccine receipt in all ethnicities, but it had a lower effect on vaccine receipt among the South Asian and Chinese populations. Future research needs to focus on sources of mistrust to better understand its potential influence on vaccine receipt among visible minorities in Canada.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2023
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