Considering the impact of vaccine communication in the COVID-19 pandemic among adults in Canada: A qualitative study of lessons learned for future vaccine campaigns
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to understand how experiences with vaccine-related information and communication challenges during the COVID-19 pandemic impacted motivations and behaviors among Canadian adults regarding future vaccines. Semi-structured interviews were conducted with participants purposively selected to ensure diversity in age, sex at birth, self-identified gender, and region. Data were analyzed using thematic analysis; findings were mapped to the Information-Motivation-Behavioral Skills Model focusing on factors affecting vaccine hesitancy and uptake. Of 62 interviews completed, most were with woman (n = 32, 51.6%) and residents of Ontario (n = 36, 58.1%); the median age was 43.5 yr (interquartile range 23.3 yr). Themes included: 1) accessibility of information, 2) ability to assess information accuracy and validity, 3) trust in communications from practitioners and decision-makers, and 4) information seeking behaviors. Participants expressed various concerns about vaccines, including fears about potential side effects, particularly regarding the long-term effects of novel vaccinations. These concerns may reflect broader societal anxieties, which have been intensified by widespread misinformation and an overload of vaccine information. Moreover, participants highlighted a lack of trust in the information provided by government agencies and pharmaceutical companies, primarily driven by concerns regarding their underlying motives. Concerns about COVID-19 vaccine safety and effectiveness negatively impacted future vaccine attitudes and behaviors. Vaccine hesitancy studies should consider how individuals receive, perceive, and seek information within social contexts and risk profiles.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».