COVID-19 Vaccinations, Trust, and Vaccination Decisions within the Refugee Community of Calgary, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Refugee decisions to vaccinate for COVID-19 are a complex interplay of factors which include individual perceptions, access barriers, trust, and COVID-19 specific factors, which contribute to lower vaccine uptake. To address this, the WHO calls for localized solutions to increase COVID-19 vaccine uptake for refugees and evidence to inform future vaccination efforts. However, limited evidence engages directly with refugees about their experiences with COVID-19 vaccinations. To address this gap, researchers conducted qualitative interviews (N = 61) with refugees (n = 45), sponsors of refugees (n = 3), and key informants (n = 13) connected to local COVID-19 vaccination efforts for refugees in Calgary. Thematic analysis was conducted to synthesize themes related to vaccine perspectives, vaccination experiences, and patient intersections with policies and systems. Findings reveal that refugees benefit from ample services that are delivered at various stages, that are not solely related to vaccinations, and which create multiple positive touch points with health and immigration systems. This builds trust and vaccine confidence and promotes COVID-19 vaccine uptake. Despite multiple factors affecting vaccination decisions, a key reason for vaccination was timely and credible information delivered through trusted intermediaries and in an environment that addressed refugee needs and concerns. As refugees placed trust and relationships at the core of decision-making and vaccination, it is recommended that healthcare systems work through trust and relationships to reach refugees. This can be targeted through culturally responsive healthcare delivery that meets patients where they are, including barrier reduction measures such as translation and on-site vaccinations, and educational and outreach partnerships with private groups, community organizations and leaders.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».