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Enregistrement W4389275968 · doi:10.1177/21501319231214127

Perspectives of Older Adults on COVID-19 and Influenza Vaccination in Ontario, Canada

2023· article· en· W4389275968 sur OpenAlexafffundabout
Milena Music, Nicholas Taylor, Christopher McChesney, Christian Krustev, Alexandra Chirila, Catherine Ji

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Care & Community Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity Health Network Foundation
Mots-clésMedicineVaccinationFamily medicineInfluenza vaccinePandemicEthnic groupPublic healthHealth careQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GerontologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)NursingImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION/OBJECTIVES: Addressing vaccine hesitancy has become an increasingly important public health priority in recent years. There is a paucity of studies that have focused on vaccine hesitancy among older adults, who are known to be at greater risk of complications from infections such as COVID-19. We aim to explore the attitudes and beliefs of older adults regarding COVID-19 and influenza vaccines in Toronto, Ontario. METHODS: Older adults enrolled in the Student Senior Isolation Prevention Partnership (SSIPP) program at the University of Toronto were contacted to participate in a phone survey and semi-structured interview. Survey data was analyzed descriptively, and attitude toward vaccination was compared between sociodemographic groups by using Fisher's exact test. Interview audio files were transcribed verbatim and analyzed inductively for themes and sub-themes. RESULTS: All thirty-three (100%) older adults reported that they had received the first and second doses of the COVID-19 vaccine. Twenty-six (78.8%) participants reported intent to get vaccinated against influenza or had already received the influenza vaccine that year. Notably, only 2 out 7 (28.6%) individuals who did not plan to get vaccinated against influenza believed that vaccines offered by health providers are beneficial and only 3 out of 7 (42.9%) agreed that getting vaccines is a good way to protect oneself from disease. No other significant differences in attitudes among participants were found when compared by gender, ethnicity, or education level. The qualitative data analysis of interview transcripts identified 5 themes that impact vaccine decision making: safety, trust, mistrust, healthcare experience, and information dissemination and education. CONCLUSIONS: Our data showed that older adults in the SSIPP program generally had positive views toward vaccination, especially toward the COVID-19 vaccines. However, several concerns regarding the effectiveness of the vaccines were brought up in interviews, such as the speed at which the vaccines were produced and the inconsistency in government messaging.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,309 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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