Socio-demographic determinants of COVID-19 vaccine uptake in Ontario: Exploring differences across the Health Region model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic continues to be a worldwide public health concern. Although vaccines against this disease were rapidly developed, vaccination uptake has not been equal across all the segments of the population. In particular, it has been shown that there have been differences in vaccine uptake across different segments of the population. However, there are also differences in vaccination across geographical areas, which might be important to consider in the development of future public health vaccination policies. In this study, we examined the relationship between vaccination status (having received the first dose of a COVID-19 vaccine), and different socio-economic and geographical factors. Our results show that between October of 2021 and January of 2022, individuals from underrepresented communities were three times less likely to be vaccinated than White/Caucasian individuals across the province of Ontario in Canada, and that in some cases, within these groups, individuals in low-income brackets had significantly higher odds of vaccination when compared to their peers in high income brackets. Finally, we identified significantly lower odds of vaccination in the Central, East and West Health Regions of Ontario within certain underrepresented groups. This study shows that there is an ongoing need to better understand and address differences in vaccination uptake across diverse segments of the population of Ontario that the pandemic has largely impacted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».