Predictors of Change in Vaccination Decisions Among the Vaccine Hesitant: Examining the Roles of Age and Intolerance of Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine hesitancy and resistance pose significant threats to controlling pandemics and preventing infectious diseases. In a group of individuals unvaccinated against the disease caused by the SARS-CoV-2 coronavirus (COVID-19), we investigated how age, intolerance of uncertainty (IU), and their interaction affected the likelihood of having changed one's vaccination decision a year later. We hypothesized that higher IU would increase the likelihood of becoming vaccinated, particularly among individuals of younger age. We predicted that this effect would remain significant, even after controlling for delay discounting and trust in science. PURPOSE: The goal of this research was to understand the factors influencing changes in vaccination decisions among the vaccine hesitant. METHODS: In a larger longitudinal study, ~7,500 participants from Prolific.co completed demographic and vaccination status questions, a delay discounting task, and the Intolerance of Uncertainty Scale in June-August 2021. Approximately 3,200 participants completed a follow-up survey in July-August 2022, answering questions about vaccination status, reasons for vaccination decision, and trust in science. We analyzed data from 251 participants who initially had no intention of getting vaccinated and completed the follow-up survey; 38% reported becoming vaccinated in the intervening year. RESULTS: Data were analyzed using multilevel logistic regression. Over and above other factors related to vaccination decisions (delay discounting, trust in science), younger participants were more likely to change their decision and become vaccinated a year later, especially if they had higher IU, confirming our predictions. Primary reasons for becoming vaccinated were necessity and seeking protection against the virus. CONCLUSIONS: These findings highlight the complex interplay between age, uncertainty, and vaccination decisions, and inform health policies by suggesting the need for tailoring interventions to specific concerns in different age groups.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».