Analysis of COVID-19 vaccine uptake among people with underlying chronic conditions in 2022: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 has been a global burden and vaccinations have proven to be the most effective measure to fight this pandemic. Since the approval and distribution of the vaccines, approximately 75% of District of Columbia residents have been fully vaccinated leaving a quarter of the population at risk. With the availability and approval of the booster doses to people with high-risk chronic conditions, it is important to understand the attitude of people towards vaccinations. Objective: The objective of this research study is to analyze the COVID-19 vaccination uptake among people with underlying chronic conditions residing in District of Columbia residents and to determine the reason for the hesitancy to perform targeted outreach to unvaccinated populations. Study design/methods: In 2022, we conducted a cross sectional study via a short online survey that was distributed to the target populations via email and social media. Multivariable Regression Analyses were conducted to determine the factors associated with the acceptance of the vaccination across various demographics. Results: The findings of the study demonstrate that the acceptance of COVID-19 vaccination was low among people with chronic conditions compared to those with no underlying chronic conditions, and vaccination rates strongly differ based on social determinants like education, employment, and area of residence across District of Columbia. Conclusion: The public health significance of this study is to understand the reason behind the vaccine hesitancy so that we can work towards building trust, extending outreach, creating targeted health education, and increasing access to vaccination to all communities across District of Columbia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».