Factors associated with parental intentions to vaccinate 0-4-year-old children against COVID-19 in Canada: a cross-sectional study using the Childhood COVID-19 Immunization Coverage Survey (CCICS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to determine the factors associated with low or no parental intention to vaccinate children of 0-4-years in Canada with a COVID-19 vaccine through the 2022 Childhood COVID-19 Immunization Coverage Survey (CCICS). The CCICS was conducted prior to the introduction of a COVID-19 vaccine and a vaccine recommendation for this age group. METHODS: Simple and multiple logistic regression models were used to determine associations between sociodemographic factors as well as knowledge, attitudes and beliefs and low/no intentions to vaccinate against COVID-19 among parents of children 0-4 years. RESULTS: Factors associated with low intentions to vaccinate children against COVID-19 included being male (aOR: 2.0; 95% CI: 2.0‒2.1) compared to female; being 30-39 (aOR 1.1; 95% CI: 1.1‒1.2) compared to 40+; being Black (aOR: 2.3, 95% CI: 2.2‒2.5), East/Southeast Asian (aOR: 3.6, 95% CI: 3.3‒3.8), or having multiple ethnicities (aOR: 1.3, 95% CI: 1.1‒1.6) compared to White European ethnicity; living in a rural (aOR: 2.0, 95% CI: 1.9‒2.1) compared to urban community; having a total 2021 household income of $60,000‒$79,999 CAD (aOR: 1.4, 95% CI: 1.3‒1.5) compared to $150,000 CAD and above; and trusting government bodies (aOR: 2.4; 95% CI: 1.1‒1.2), international bodies (aOR: 2.4; 95% CI: 2.2‒2.5), or media (aOR: 2.0, 95% CI: 1.9‒2.2) for information about COVID-19 vaccines compared to health care providers. CONCLUSIONS: The findings of this study demonstrate that several sociodemographic factors and parental beliefs impact the decision to vaccinate children 0-4 years of age against COVID-19. Future research should focus on sociodemographic barriers to vaccination and how to most appropriately tailor the delivery of vaccination programs to specific groups, in an effort to narrow the gap between intentions and uptake of COVID-19 vaccination in younger children. As well, messaging should specifically be targeted to parents who have lower confidence in the COVID-19 vaccine and the government to provide correct information and build trust.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».