Uptake of SARS-CoV-2 vaccination among structurally-marginalized people who use drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We sought to evaluate the rates and predictors of SARS-CoV-2 vaccination among members of a structurally-marginalized population of people who use drugs (PWUD) during a targeted, community-wide, vaccination campaign in Vancouver, Canada. Interviewer-administered data were collected from study participants between June 2021 and March 2022. Generalized estimating equation analysis was used to identify factors associated with SARS-CoV-2 vaccine uptake, ascertained through a province-wide vaccine registry. Among 223 PWUD, 107 (48.0%) reported receipt of at least two SARS-CoV-2 vaccine doses at baseline and this increased to 151 (67.7%) by the end of the study period. Using social media as a source of vaccine information was negatively associated with SARS-CoV-2 vaccine uptake (Adjusted odds ratio [AOR] 0.27, 95% confidence interval [CI] 0.09-0.81) and HIV seropositivity (AOR 2.68, 95% CI 1.12-6.39) and older age (AOR 1.27, 95% CI 1.07-1.51) were positively associated with SARS-CoV-2 vaccine uptake. These findings suggest that the targeted vaccination campaign in Vancouver may be an effective model to promote SARS-CoV-2 vaccination in other jurisdictions. However, using social media as a source of vaccine information likely reduced SARS-CoV-2 vaccine uptake in PWUD arguing for further efforts to promote accessible and evidence-based vaccine information among marginalized populations.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».