Mental Health and Other Factors Associated with COVID‐19 Vaccination Intention toward Children of Military Parents in Lambayeque, Peru
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that vaccine acceptability is strongly associated with mental health. However, no studies assessing intention to vaccinate (ITV) intention toward children of military parents have been documented. The current research aimed to establish the prevalence and factors of ITV children against COVID-19 in military parents in Lambayeque-Peru, 2021. Analysis was conducted with the dependent variable ITV children reported by military parents. The independent variables were history of mental health, searching for mental health support, food insecurity, resilience, anxiety, depression, burnout, posttraumatic stress, and suicidal risk. Prevalence ratios and 95% confidence intervals were estimated. Of 201 military personnel evaluated, 92.5% were male, 82.5% were of the Catholic faith, and the median age was 40.9% of respondents reported seeking mental health help during the COVID-19 pandemic. It was reported anxiety (20.3%), depression (6.5%), and posttraumatic stress disorder (6.5%). Most reported ITV in children against COVID-19 (93%). In the multiple models, we found that Catholics had a 23% higher prevalence of ITV in the children where PR = prevalence ratios and CI = confidence intervals (PR = 1.23; 95% CI: 1.01-1.50). Likewise, seeking mental health support increased the prevalence of ITV by 8% (PR = 1.08; 95% CI: 1.00-1.15). Seeking mental health support and belonging to the Catholic faith had a higher ITV of children of Peruvian military personnel. Finding mental health support, experiencing burnout syndrome, having a relative who suffers from mental health problems, and being part of the Catholic religion were associated with a higher willingness to immunize the children of Peruvian military members.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».