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Enregistrement W4401345968 · doi:10.3389/fimmu.2024.1444393

The relationship between influenza vaccine hesitancy and vaccine literacy among youth and adults in China

2024· article· en· W4401345968 sur OpenAlexafffund
Li Wang, Mengjie Guo, Yán Wāng, Chen Ren, Xiaolin Wei

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChinaInfluenza vaccineMedicineVirologyBiologyEnvironmental healthVaccinationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The present study aimed to assess influenza vaccine hesitancy and vaccine literacy levels among youth and adults in China, as well as the association between them. Methods An online cross-sectional survey was conducted in Mainland China. Participants’ total vaccine literacy and three sub-dimension vaccine literacy (knowledge literacy, competence literacy, and decision-making literacy) were assessed by a validated vaccine literacy scale. Having received influenza vaccination in the past three years or intending to accept it in next influenza season indicates less influenza vaccine hesitancy. Results Among 997 participants, a sub-optimal vaccine literacy was observed, with a mean score of 66.83 ± 10.27. Regression models 1–4 revealed that participants with middle (aOR: 1.431, P=0.039, 95% CI: 1.018~2.010) or high (aOR: 1.651, P=0.006, 95% CI: 1.157~2.354) total vaccine literacy, as well as those with high competence literacy (aOR: 1.533, P=0.017, 95% CI: 1.079~2.180), or high decision-making literacy (aOR: 1.822, P=0.001, 95% CI: 1.261~2.632) were more likely to have been vaccinated against influenza at least once in past three years. However, those with a high knowledge literacy were associated with a lower influenza vaccine rate (aOR: 0.676, P=0.046, 95% CI: 0.460~0.994). Regression models 5–8 revealed that participants with middle (aOR: 1.661, P=0.008, 95% CI: 1.142~2.414) or high total vaccine literacy (aOR: 2.645, P=0.000, 95% CI: 1.774~3.942), as well as those with middle (aOR: 1.703, P=0.005, 95% CI: 1.177~2.464) or high competence literacy (aOR: 2.346, P=0.000, 95% CI: 1.159~3.461), or high decision-making literacy (aOR: 2.294, P=0.000, 95% CI: 1.531~3.436) were more likely to express the willingness to receive the influenza vaccine in the next influenza season. Conclusion The participants’ influenza vaccine hesitancy was negatively associated with their total vaccine literacy levels and two of the three sub-dimensions: competence literacy and decision-making literacy. Knowledge literacy suggested a positive or no relationship with influenza vaccine 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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