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Enregistrement W4385379556 · doi:10.1186/s12954-023-00826-6

Identifying barriers and facilitators to COVID-19 vaccination uptake among People Who Use Drugs in Canada: a National Qualitative Study

2023· article· en· W4385379556 sur OpenAlexafffundabout
Farihah Ali, Ashima Kaura, Cayley Russell, Matthew Bonn, Julie Bruneau, Nabarun Dasgupta, Sameer Imtiaz, Valérie Martel‐Laferrière, Jürgen Rehm, Rita Shahin, Tara Elton‐Marshall

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversité de MontréalCanada Research ChairsCentre Hospitalier de l’Université de MontréalToronto Public HealthCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDistrustVaccinationMedicineThematic analysisQualitative researchPsychological interventionGovernment (linguistics)Family medicinePopulationHealth psychologyHealth carePublic healthNursingPsychologyEnvironmental healthImmunologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People Who Use Drugs (PWUD) have lower vaccination uptake than the general population, and disproportionately experience the burden of harms from vaccine-preventable diseases. We conducted a national qualitative study to: (1) identify the barriers and facilitators to receiving COVID-19 vaccinations among PWUD; and (2) identify interventions to support PWUD in their decision-making. METHODS: Between March and October 2022, semi-structured interviews with PWUD across Canada were conducted. Fully vaccinated (2 or more doses) and partially or unvaccinated (1 dose or less) participants were recruited from a convenience sample to participate in telephone interviews to discuss facilitators, barriers, and concerns about receiving COVID-19 vaccines and subsequent boosters, and ways to address concerns. A total of 78 PWUD participated in the study, with 50 participants being fully vaccinated and 28 participants partially or unvaccinated. Using thematic analysis, interviews were coded based on the capability, opportunity, and motivation-behavior (COM-B) framework. RESULTS: Many partially or unvaccinated participants reported lacking knowledge about the COVID-19 vaccine, particularly in terms of its usefulness and benefits. Some participants reported lacking knowledge around potential long-term side effects of the vaccine, and the differences of the various vaccine brands. Distrust toward government and healthcare agencies, the unprecedented rapidity of vaccine development and skepticism of vaccine effectiveness were also noted as barriers. Facilitators for vaccination included a desire to protect oneself or others and compliance with government mandates which required individuals to get vaccinated in order to access services, attend work or travel. To improve vaccination uptake, the most trusted and appropriate avenues for vaccination information sharing were identified by participants to be people with lived and living experience with drug use (PWLLE), harm reduction workers, or healthcare providers working within settings commonly visited by PWUD. CONCLUSION: PWLLE should be supported to design tailored information to reduce barriers and address mistrust. Resources addressing knowledge gaps should be disseminated in areas and through organizations where PWUD frequently access, such as harm reduction services and social media platforms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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