1768. Engaging Clinically and Socially Vulnerable Populations to Understand Their Perceptions of mRNA Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background One of the COVID-19 pandemic’s greatest silver linings has been the success of mRNA-based vaccines. While successful, the public has had many questions and even concerns about these vaccines as the pandemic is the first time they were clinically used. Both clinically and socially vulnerable populations have borne a hugely disproportionate burden of the pandemic. It is a public health imperative to ensure vaccine uptake in these groups are as high as possible. This project aimed to understand vulnerable populations perspectives on mRNA vaccines and immunizations to inform the development and dissemination of educational materials. Methods We conducted semi-structured qualitative descriptive interviews with clinically vulnerable (e.g., 50+, those living in LTC and congregate settings, having immunocompromising conditions/treatments) and socially vulnerable (e.g., racialized, newcomer and indigenous) populations across Canada. We thematically analyzed the data to identify patterns of meaning across the interviews. Results Fourteen people participated in interviews. Themes include: 1) clinically vulnerable populations view mRNA vaccines as safe and important for protecting themselves against COVID-19 and wish for the general public to get vaccinated to protect those who are most vulnerable; 2) socially vulnerable populations felt that there was a lack of accessible and concise information about who is high risk for COVID-19, timing of vaccination and how natural immunity to COVID-19 impacts the need for vaccination; and 3) vulnerable populations felt that the general public no longer views getting vaccinated as important since they do not view themselves as at-risk of hospitalization or severe adverse events. Conclusion These findings suggest that vulnerable populations view the vaccine as safe but perceive that getting vaccinated is not a priority for the general public. Our team is developing educational resources for vulnerable populations and the public to promote vaccine uptake. With more mRNA vaccines being developed for other infectious diseases, these findings can help inform vaccine promotion efforts and increase confidence in mRNA vaccines. Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».