COVID-19 vaccine acceptance and preference for future delivery among language minority, newcomer, and racialized peoples in Canada: a national cross-sectional and longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite high COVID-19 vaccine coverage in Canada, vaccine acceptance and preferred delivery among newcomers, racialized persons, and those who primarily speak minority languages are not well understood. This national study explores COVID-19 vaccine acceptance, access to vaccines, and delivery preferences among ethnoculturally diverse population groups. METHODS: We conducted two national cross-sectional surveys during the pandemic (Dec 2020 and Oct-Nov 2021). Binary logistic regression analysis investigated the association between newcomer, language, and racialized minority respondents' perceptions and acceptance of COVID-19 vaccines, experiences of discrimination when accessing health services, and sociodemographic characteristics. McNemar-Bowker tests were used to assess changes in responses collected at two time points. RESULTS: Among 1630 respondents, 30.8% arrived in Canada within the last five years, 87.4% self-identified as a racialized minority, and 37.2% primarily spoke languages other than English or French. Although single dose COVID-19 vaccine uptake was at 92.7% among respondents, 14.8% experienced difficulty accessing vaccines, citing a need for translated resources or multi-lingual personnel. In longitudinal analysis, respondents were increasingly motivated over time to overcome barriers to accessing vaccines (61.4% to 69.6%, p = <.001). Fifty-nine percent (59.9%) of respondents would accept annual vaccination and over half would accept co-administration with routine (56.2%) or influenza (52.3%) vaccines. Experiences of racism/discrimination upon health service access were reported by 12.3% of respondents, who recommended increasing culturally safe practices and community involvement at vaccination sites. CONCLUSIONS: Understanding how newcomers, racialized peoples, and minority language speakers perceive and access COVID-19 vaccines will support vaccination campaigns to optimize equitable access.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».