Association Between Sociodemographic Factors and Vaccine Acceptance for Influenza and SARS-CoV-2 in South Korea: Nationwide Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The imperative arises to study the impact of socioeconomic factors on the acceptance of SARS-CoV-2 and influenza vaccines amid changes in immunization policies during the COVID-19 pandemic. Objective: To enhance targeted public health strategies and improve age-specific policies based on identified risk factors, this study investigated the associations between sociodemographic factors and vaccination behaviors during the COVID-19 pandemic, with emphasis on age-specific vaccine cost policies. Methods: This study analyzed data from the Korean Community Health Survey 2019-2022 with 507,964 participants to investigate the impact of age-specific policies on vaccination behaviors during the pandemic period. Cohorts aged 19-64 years and 65 years or older were stratified based on age (years), sociodemographic factors, and health indicators. The cohorts were investigated to assess the influence of relevant risk factors on vaccine acceptance under the pandemic by using weighted odds ratio and ratio of odds ratio (ROR). Results: Among 507,964 participants, the acceptance of the SARS-CoV-2 vaccine (COVID-19 vaccine) was higher among individuals with factors possibly indicating higher socioeconomic status, such as higher education level (age 19-64 years: ROR 1.34; 95% CI 1.27-1.40 and age ≥65 years: ROR 1.19; 95% CI 1.01-1.41) and higher income (age 19-64 years: ROR 1.67; 95% CI 1.58-1.76 and age ≥65 years: ROR 1.21; 95% CI 1.06-1.38) for both age cohorts compared to influenza vaccine acceptance before the pandemic. In the context of influenza vaccination during the pandemic, the older cohort exhibited vaccine hesitancy associated with health care mobility factors such as lower general health status (ROR 0.89; 95% CI 0.81-0.97). Conclusions: SARS-CoV-2 vaccination strategies should focus on reducing hesitancy among individuals with lower social participation. To improve influenza vaccine acceptance during the pandemic, strategies for the younger cohort should focus on individuals with lower social participation, while efforts for the older cohort should prioritize individuals with limited access to health care services.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».