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Enregistrement W4378472349 · doi:10.2196/42143

The Impact of Priority Settings at the Start of COVID-19 Mass Vaccination on Subsequent Vaccine Uptake in Japan: One-Year Prospective Cohort Study

2023· article· en· W4378472349 sur OpenAlexvenueno aff
Daisuke Hori, Tsukasa Takahashi, Akihiko Ozaki, Takahiro Tabuchi

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of TsukubaKanagawa UniversityJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mass vaccinationEnvironmental healthVaccination2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyProspective cohort studyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Distributing COVID-19 vaccines to the public was an important task for the governments of each country. Because of various limitations, priority settings for vaccination were determined at the time of mass vaccination. However, trends between vaccine intention and uptake, as well as reasons for getting vaccinated or not getting vaccinated, among these groups were understudied, undermining verification of the legitimacy of priority selection. OBJECTIVE: This study aims to illustrate a trend from prior COVID-19 vaccine intention, when the vaccine was not available, to the actual uptake within 1 year when all residents had access to the vaccine, to illustrate a change of reason for getting vaccinated or not getting vaccinated and to examine whether priority settings predicted subsequent vaccination uptake. METHODS: Prospective cohort, web-based, self-administered surveys were conducted in Japan at 3 time points: February 2021, September to October 2021, and February 2022. In total, 13,555 participants (age: mean 53.1, SD 15.9 years) provided valid responses, with a 52.1% follow-up rate. On the basis of the information obtained in February 2021, we identified 3 types of priority groups: health care workers (n=831), people aged ≥65 years (n=4048), and those aged 18 to 64 years with underlying medical conditions (n=1659). The remaining patients were treated as nonpriority (n=7017). Modified Poisson regression analysis with a robust error estimated the risk ratio for COVID-19 vaccine uptake after adjusting for socioeconomic background, health-seeking behavior, attitude toward vaccines, and COVID-19 infection history. RESULTS: In February 2021, a total of 5182 out of 13,555 (38.23%) respondents expressed their intention to get vaccinated. In February 2022, a total of 1570 out of 13,555 (11.6%) respondents completed the third dose and 10,589 (78.1%) respondents completed the second dose. Prior vaccine intention and subsequent vaccine coverage rates were higher in the priority groups. Protection of themselves and their families from potential infection was the most frequent reason for getting vaccinated, whereas concern about side effects was the most frequent reason for hesitation across the groups. Risk ratios for received, reserved, or intended for vaccination in February 2022 were 1.05 (95% CI 1.03-1.07) for the health care worker group, 1.02 (95% CI 1.005-1.03) for the older adult group, and 1.01 (95% CI 0.999-1.03) for the preexisting conditions group compared with the nonpriority group. Prior vaccine intention and confidence in vaccines were strong predictors of vaccine uptake. CONCLUSIONS: The priority settings at the start of the COVID-19 vaccination program had a significant impact on vaccine coverage after 1 year. The priority group for vaccination achieved higher vaccination coverage in February 2022. There was room for improvement among the nonpriority group. The findings of this study are essential for policy makers in Japan and other countries to develop effective vaccination strategies for future pandemics.

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)0,002
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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