Social network risk factors and COVID-19 vaccination: A cross-sectional survey study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social networks have an important impact on our health behaviours, including vaccination. People's vaccination beliefs tend to mirror those of their social network. As social networks are homogenous in many ways, we sought to determine in the context of COVID-19 which factors were most predictive of belonging to a mostly vaccinated or unvaccinated social group. METHODS: We conducted a cross-sectional survey among Canadian residents in November and December 2021. Participants were asked about the vaccination status of their social networks their beliefs relating to COVID-19, and various sociodemographic factors. Respondents were split into three groups based on social network vaccination: low-, medium-, and high-risk. Chi-squared tests tested associations between factors and risk groups, and an ordinal logistic model was created to determine their direction and strength. RESULTS: Most respondents (81.1 %) were classified as low risk (i.e., a mostly vaccinated social network) and few respondents (3.7 %) were classified as high-risk (i.e., an unvaccinated social group). Both the chi-square test (29.2 % difference between the low- and high- risk groups [1.8 % vs. 31.0 %], p < 0.001) and the ordinal logistic model (odds ratio between the low- and high-risk groups: 14.45, p < 0.01) found that respondents' perceptions of COVID-19 as a "not at all serious" risk to Canadians was the most powerful predictor of belonging to a predominantly unvaccinated social circle. The model also found that those in mostly unvaccinated social circles also more often reported severe COVID-19 symptoms (odds ratio between the low- and high-risk groups: 2.26, p < 0.05). CONCLUSION: Perception of COVID-19 as a threat to others may signal communities with lower vaccination coverage and higher risk of severe outcomes. This may have implications for strategies to improve public outreach, messaging, and planning for downstream consequences of low intervention uptake.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».