Attitudes, Beliefs, and Self-Reported Rates of Influenza and COVID-19 Vaccinations in the Canadian 2023–2024 National Influenza and Respiratory Viruses Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: We conducted a cross-sectional, online survey of adult Canadian residents to evaluate their attitudes and beliefs about vaccination against respiratory viruses, particularly influenza and coronavirus 2019 (COVID-19). Methodology: Survey participants aged ≥ 18 years were randomly recruited from the Léger Opinion (LEO) consumer panel. Results: Out of 3002 respondents, 76% reported being “up-to-date” on all of their recommended vaccinations, 86% reported understanding why the influenza vaccine was needed annually, 79% reported believing the influenza vaccine was safe, and 83% reported understanding that vaccines, in general, were important for health. However, only 49% reported receiving the influenza vaccine in the fall of 2023, and 46% received a COVID-19 vaccine (68% of those who received one received the other). More than half of the respondents (55%) reported that they found it difficult to keep track of which vaccines were recommended for them, while 74% indicated that they valued the opinion of their healthcare provider (HCP) when deciding whether to be vaccinated against influenza, and 73% said they would not hesitate to receive multiple vaccines at the same time if their HCP recommended it. Conclusions: These findings highlight the ongoing need for education and outreach in Canada.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».