Exploring vaccine hesitancy among citizens of the Métis Nation of Ontario: a population-based data linkage study
Notice bibliographique
Résumé
Objective and ApproachUnderstanding vaccine hesitancy among distinct communities is crucial to ensuring equitable uptake of vaccination. The objective was to examine the influence of psychological antecedents of vaccine uptake, known as the “5Cs”, on COVID-19 vaccination among Métis Nation of Ontario (MNO) citizens. The Métis people are one of three Indigenous peoples in Canada. A population-based online survey was implemented by the MNO, including the short version of the “5C” (confidence, complacency, constraint, calculation, collective responsibility) psychological antecedents of vaccination scale. Census sampling achieved a 39% response rate and respondents were linked to the COVID-19 vaccine database (COVAX) in Ontario (n=4,012). Analyses included logistic regression models (adjusted for sociodemographics) and exploratory latent class analyses. ResultsIn logistic regression models, MNO citizens who were less confident that COVID-19 vaccines were safe (OR=0.04; 95% CI=0.03-0.06) and did not agree vaccination was a collective action to prevent the spread of disease (OR=0.11, 95% CI: 0.07-0.17) had lower odds of being vaccinated. MNO citizens who disagreed the risk of COVID-19 was small (OR=14.87, 95% CI: 9.99-22.13) had a higher odds of being vaccinated. Vaccine hesitancy profiles with (i) lower confidence in availability/safety of COVID-19 vaccines, (ii) lower perceptions about severity of COVID-19 and (iii) higher everyday life constraints/stressors were associated with lower vaccination rates (males, OR: 4.69; CI: 3.18–6.92; females, OR: 4.77, CI: 3.03–7.51) in latent class analyses. Conclusions and ImplicationsMétis-specific analyses enabled a community-driven response, resulting in low vaccine hesitancy and high uptake.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».