Relationship between mental health and substance abuse on COVID-19 vaccine hesitancy in youth: A mixed methods longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health and substance use challenges are highly correlated in youth and have been speculated to be associated with COVID-19 vaccine hesitancy. Literature has also suggested that mental health challenges in youth have increased during the COVID-19 pandemic. However, the longitudinal relationship between mental health challenges in youth and COVID-19 vaccine hesitancy is not well established. OBJECTIVE: We examined the relationship between mental health, substance use and COVID-19 vaccine hesitancy in youth during the COVID-19 pandemic. METHODS: Youth ages 14 to 29-years participated in a longitudinal survey study. Participants provided sociodemographic, mental health, and substance use data, as well as qualitative and quantitative information on their vaccine perspectives every two months between February 2021 to August 2021, and on February 2022. Generalized estimating equation logistic regression models were used to analyze the effect of mental health and substance use on vaccine hesitancy over time. Qualitative content area analyses were used to identify trends in vaccine attitudes. RESULTS: Mental health challenges and substance use frequency were associated with vaccine hesitancy, and significantly increased the odds of vaccine hesitancy over time. Additionally, mental health challenges were associated with decreases in vaccine hesitancy (OR: 0.80 (95% CI 0.66, 0.97)) when vaccines first began to emerge, but increases in vaccine hesitancy (OR: 1.72 (95% CI 1.32, 2.26)) one year later. Participants reported perceptions regarding vaccine safety and efficacy were the primary determinants influencing hesitant, uncertain, and acceptant vaccine attitudes. Additionally, changes in vaccine attitudes over time for some participants, were associated with changes in mental health. CONCLUSIONS: Increases in mental health challenges and substance use were associated with increases in COVID-19 vaccine hesitancy in youth over the COVID-19 pandemic. Health policy agencies should be aware of the potential impact of mental health challenges and substance use in youth, when developing vaccine policy and programs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».