COVID-19 Vaccine Hesitancy Among Pediatric Oncology and Bone Marrow Transplant Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Vaccine hesitancy among immunocompromised patients is complex and not well understood. This study aimed to determine the rate of COVID-19 vaccine hesitancy among pediatric oncology and bone marrow transplant (BMT) patients and to understand associated factors. Methods: Parents of patients (≤18 years) with cancer or post-BMT completed the Parent Attitudes about Childhood Vaccines Survey. A COVID-19 vaccine hesitancy score (VHS-COVID) was calculated from 0 to 100 (higher scores indicating increasing hesitancy). A small group of patients (patients older than 15 years) were also surveyed directly. Results: Among 113 parent respondents, the majority were female (58%) and at least college/university educated (78%). The majority (73%) of patients had cancer (61% leukemia/lymphoma, 37% solid/CNS tumors), while 27% had received BMT for malignant and non-malignant conditions. Only 48% of patients had been vaccinated against COVID-19, compared to 88% of parents. Ineligibility due to phase of cancer/BMT treatment (27%), vaccine hesitancy (24%), and age (24%) were the top three reasons for not vaccinating against COVID-19. Only 13% of parents said they would “definitely vaccinate” if their child became eligible. VHS-COVID scores were higher for parents of patients in surveillance versus active therapy (mean 61 vs. 48; p = 0.03). Parents who had received fewer COVID-19 vaccine doses (0–1 vs. ≥2) were more hesitant toward all vaccines (p = 0.0002), COVID-19 vaccines (p = 0.0003), and influenza vaccines (p = 0.005). Conclusions: Vaccine hesitancy is common among this population and was demonstrated through beliefs (hesitancy scores) as well as vaccine uptake. Future work should focus on education targeting vaccine eligibility and engaging with vaccine hesitant families in the immunocompromised community.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».