Co-Administration of Influenza and COVID-19 Vaccines: A Cross-Sectional Survey of Canadian Adults’ Knowledge, Attitudes, and Beliefs
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination rates against both influenza and COVID-19 fall short of targets, especially among persons at risk of influenza complications. To gain insights into strategies to boost influenza vaccine coverage, we surveyed 3000 Canadian residents aged ≥ 18 years and examined their knowledge and receipt of co-administered influenza and COVID-19 vaccines. During the 2022-2023 influenza season, 70% of respondents reported being aware the influenza and COVID-19 vaccines could be co-administered, but only 26.2% (95% CI, 23.6% to 28.8%) of respondents received them together. The most common reason for not getting the vaccines together was receipt of the COVID-19 vaccine before the annual influenza vaccine was available (reported by 34.5% [31.2% to 37.7%]). Lack of interest in co-administration was reported by 22.6% (20.8% to 24.3%); of this group, 20.8% (17.1% to 24.5%) reported seeing no benefit in receiving the two vaccines together and 17.2% (13.5% to 20.9%) were concerned about compounded adverse effects from the two vaccines. These results support the willingness of most Canadians to receive COVID-19 and influenza vaccines at the same time. Co-administration is a viable strategy to improve uptake of influenza vaccines, especially if health professionals proactively offer education and co-administration of influenza and COVID-19 (or other) vaccines as appropriate to clinical need.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».