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Enregistrement W4388902732 · doi:10.17269/s41997-023-00823-z

Factors affecting hesitancy toward COVID-19 vaccine booster doses in Canada: a cross-national survey

2023· article· en· W4388902732 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jeanna Parsons Leigh, Emily A. FitzGerald, Stephana J. Moss, Rebecca Brundin‐Mather, Alexandra Dodds, Henry T. Stelfox, Ève Dubé, Kirsten M. Fiest, Beth Halperin, Sofia B. Ahmed, Shannon E. MacDonald, Sharon E. Straus, Terra Manca, Josh Ng Kamstra, Andrea Soo, Shelly Longmore, Shelly Kupsch, Bonnie G. Sept, Scott A. Halperin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensAlberta Health ServicesSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaCapital District Health AuthorityLibin Cardiovascular Institute of AlbertaCentre hospitalier de l'Université LavalUniversity of CalgaryIzaak Walton Killam Health CentreSt. Francis Xavier UniversityInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLogistic regressionConfidence intervalOdds ratioMedicineOddsVaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyCross-sectional studyDescriptive statisticsBooster (rocketry)Herd immunityFamily medicineImmunologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)Statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: COVID-19 transmission, emergence of variants of concern, and weakened immunity have led to recommended vaccine booster doses for COVID-19. Vaccine hesitancy challenges broad immunization coverage. We deployed a cross-national survey to investigate knowledge, beliefs, and behaviours toward continued COVID-19 vaccination. METHODS: We administered a national, cross-sectional online survey among adults in Canada between March 16 and March 26, 2022. We utilized descriptive statistics to summarize our sample, and tested for demographic differences, perceptions of vaccine effectiveness, recommended doses, and trust in decisions, using the Rao-Scott correction for weighted chi-squared tests. Multivariable logistic regression was adjusted for relevant covariates to identify sociodemographic factors and beliefs associated with vaccine hesitancy. RESULTS: We collected 2202 completed questionnaires. Lower education status (high school: odds ratio (OR) 1.90, 95% confidence interval (CI) 1.29, 2.81) and having children (OR 1.89, CI 1.39, 2.57) were associated with increased odds of experiencing hesitancy toward a booster dose, while higher income ($100,000-$149,999: OR 0.60, CI 0.39, 0.91; $150,000 or more: OR 0.49, CI 0.29, 0.82) was associated with decreased odds. Disbelief in vaccine effectiveness (against infection: OR 3.69, CI 1.98, 6.90; serious illness: OR 3.15, CI 1.69, 5.86), disagreeing with government decision-making (somewhat disagree: OR 2.70, CI 1.38, 5.29; strongly disagree: OR 4.62, CI 2.20, 9.7), and beliefs in over-vaccinating (OR 2.07, CI 1.53, 2.80) were found associated with booster dose hesitancy. CONCLUSION: COVID-19 vaccine hesitancy may develop or increase regarding subsequent vaccines. Our findings indicate factors to consider when targeting vaccine-hesitant 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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