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Enregistrement W4399355436 · doi:10.3389/fpubh.2024.1400782

Determinants of influenza non-vaccination among Canadian children: insights from a nationwide survey

2024· article· en· W4399355436 sur OpenAlexafffundabout
Abdallah Alami, Sailly Dave, Caren Uhlik, Marwa Ebrahim, Daniel Krewski, Julie Laroche

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of OttawaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésVaccinationMedicineLogistic regressionImmunizationPandemicDemographyInfluenza vaccineEducational attainmentEthnic groupSeasonal influenzaEnvironmental healthImmunologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background To identify determinants influencing Canadian parents’ decision not to vaccinate their children aged 6 months to 17 years against seasonal influenza. Methods Data from the 2022 Childhood COVID-19 Immunization Coverage Survey, a national survey of approximately 10,500 Canadian parents/guardians and their children, was analyzed. The survey examined influenza vaccine coverage, parental perspectives on vaccines, reasons for hesitancy, and factors influencing immunization. Socio-demographic characteristics, including ethnicity, household income, working sector, educational attainment, and prevalence of chronic medical conditions among children were considered. Historical vaccine uptake and the impact of the COVID-19 pandemic on immunization decisions were also reviewed. Key determinants of non-vaccination in the 2021–2022 influenza season were analyzed using multivariable logistic regression, with a statistical significance level set at p -value <0·05. Results 70% of children aged 6 months to 17 years did not receive the seasonal influenza vaccine. Key predictors for non-vaccination included: residing in rural settings (aOR 1·35, 95% CI 1·13–1·60), parental education attainment of less than high school (aOR 2·48, 95% CI 1·24–4·97), and the absence of chronic medical conditions in children (aOR 1.60, 95% CI 1.34-1.91)· Other strong predictors included lower household income; deterrence due to the COVID-19 pandemic; and parental hesitancy stemming from concerns about the vaccine’s safety, effectiveness, and by beliefs that their child was not at risk of contracting the influenza or severe consequences from the infection. Conclusion This research underscores pivotal determinants of parental decisions not to vaccinate their children against seasonal influenza and sheds light on the impact of the COVID-19 pandemic. The results highlight the importance of addressing safety concerns and providing clear information to alleviate hesitancy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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