Perceptions, healthcare messaging and its impact on COVID vaccine uptake in pregnancy : A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To gain in-depth insights into factors affecting COVID-19 vaccine acceptance in pregnant women. This demographic has lower rates of COVID vaccination despite being disproportionally negatively affected by COVID. Design: A single centre cross-sectional online survey distributed 13th August 2021 to 21st September 2021 on local networks. Setting: Online Population: Pregnant population in a large District General Hospital in the West Midlands, UK. Main Outcome Measures: i) demographic and baseline data ii) awareness of information sources; iii) opinions on COVID and vaccination, iv) vaccination decisions. Results: 92 total eligible responses were quantitatively and qualitatively analysed. 60.9% (n=56) had declined, or would decline, a COVID-19 vaccination. Those who had a previous negative pregnancy experience were significantly more likely to accept a COVID-19 vaccination (OR 3.9; p<0.05, 95% CI 1.32-11.52). Over half (53.2%) of participants either agreed or strongly agreed that discussion with a healthcare professional was important in decision making on vaccination . GPs were the least supportive of the vaccination (62.5%) compared to midwives (78.8%) and obstetric consultants (81.8%). The most common reason for declining the vaccine were perceived risks to the fetus; this was also frequently reported in the qualitative analysis. Other qualitative themes included; distrust of recommendations, conflict of information and uncertainty. Conclusions: There is a need for consistent health professional messaging around vaccine uptake in pregnancy and the use of appropriate evidence based information, particularly focusing on its safety and impact on fetus. There is a need to nurture a collaborative approach and informed decision making.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».