Covid-19 Vaccine Hesitancy and Under-Vaccination among Marginalized Populations in the United States and Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amid persistent disparities in Covid-19 vaccination and burgeoning research on vaccine hesitancy (VH), we conducted a scoping review to identify multilevel determinants of Covid-19 VH and under-vaccination among marginalized populations in the U.S. and Canada. METHODS: Using the scoping review methodology developed by the Joanna Briggs Institute, we designed a search string and explored 7 databases to identify peer-reviewed articles published from January 1, 2020-October 25, 2022. We combine frequency analysis and narrative synthesis to describe factors influencing Covid-19 VH and under-vaccination among marginalized populations. RESULTS: The search captured 11,374 non-duplicated records, scoped to 103 peer-reviewed articles. Among 14 marginalized populations identified, African American/Black, Latinx, LGBTQ+, American Indian/Indigenous, people with disabilities, and justice-involved people were the predominant focus. Thirty-two factors emerged as influencing Covid-19 VH, with structural racism/stigma and institutional mistrust (structural)(n = 71) most prevalent, followed by vaccine safety (vaccine-specific)(n = 62), side effects (vaccine-specific)(n = 50), trust in individual healthcare provider (social/community)(n = 38), and perceived risk of infection (individual)(n = 33). Structural factors predominated across populations, including structural racism/stigma and institutional mistrust, barriers to Covid-19 vaccine access due to limited supply/availability, distance/lack of transportation, no/low paid sick days, low internet/digital technology access, and lack of culturally- and linguistically-appropriate information. DISCUSSION: We identified multilevel and complex drivers of Covid-19 under-vaccination among marginalized populations. Distinguishing vaccine-specific, individual, and social/community factors that may fuel decisional ambivalence, more appropriately defined as VH, from structural racism/structural stigma and systemic/institutional barriers to vaccination access may better support evidence-informed interventions to promote equity in access to vaccines and informed decision-making 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».