Evidence brief on facilitators, barriers and hesitancy of COVID-19 booster doses in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the facilitators, barriers and hesitancy to accepting COVID-19 booster doses is important for encouraging recommended vaccination. This evidence brief summarizes literature on the intention to accept or reject COVID-19 vaccine booster doses and the factors associated with intention/uptake among individuals in Canada. Methods: A database of COVID-19 literature established at the Public Health Agency of Canada was searched for articles referencing vaccination and knowledge, attitudes and behaviours towards COVID-19 boosters. A grey literature search of Canadian governmental and academic institutions was also conducted. Primary research conducted in Canada (n=21) and relevant systematic reviews of the global literature (n=8) were included in this evidence brief. Results: Intentions to get a booster dose in the general population have decreased between 2021-2023, with intentions varying across subpopulations. In Canada and within the global systematic reviews, facilitators, barriers and hesitancy were similar. Older age was the most common factor positively associated with intention/uptake of a booster, and the most common motivators were government/healthcare provider recommendations and helping to protect others. The main reasons for hesitancy were concerns about vaccine side effects and a lack of belief in the vaccine's efficacy. Conclusion: Intentions to get a booster dose have decreased in Canada. Understanding the reasons for vaccine hesitancy and motivators for obtaining a booster can help guide future public health COVID-19 booster vaccination programs.
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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 | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».