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Enregistrement W4407613290 · doi:10.2196/67487

Vaccine Hesitancy and Associated Factors Among Caregivers of Children With Special Health Care Needs in the COVID-19 Era in China: Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4407613290 sur OpenAlexvenueno aff
Mingyan Li, Changxuan Sun, Chai Ji, Meiying Gao, Xia Wang, Dan Yao, Junxia Guo, Lidan Sun, Abdul Rafay, A.S.Hovan George, Sanduni Hasara Samararathna Samararathna Muhandiramge, Guannan Bai

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)China2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthMedicinePandemicFamily medicinePsychologyVirologyOutbreakGeographyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Immunization is a cost-effective way to prevent infectious diseases in children, but parental hesitancy leads to low vaccination rates, leaving children at risk. Caregivers of children with special health care needs are more hesitant about vaccines than those of healthy children. Objective: The aim of the study is to investigate the changes in caregivers' vaccination hesitation of children with special health care needs before, during, and after the COVID-19 pandemic in China and to identify associated factors for caregivers' attitudes toward National Immunization Program (NIP) and non-NIP vaccines. Methods: We included 7770 caregivers of children with special health care needs (median age 7.0, IQR 2.4-24.1 months) who visited the Vaccination Consultation Clinic at Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine (Hangzhou, China) from May 2017 to May 2023. General and clinical information was extracted from the immunization evaluation system for children with special health care needs and medical records. We compared the differences in caregivers' willingness and hesitation for vaccinating their children across the 3 stages of the COVID-19 pandemic using chi-square tests. Multinomial logistic regression models were used to identify independent variables that were associated with caregivers' willingness and hesitation toward NIP and non-NIP vaccines. Results: There is a statistically significant difference in caregivers' vaccine hesitancy before, during, and after the COVID-19 pandemic (P<.05). During the COVID-19 pandemic, the percentages of choosing NIP, alternative non-NIP, and non-NIP vaccines are highest (n=1428, 26%, n=3148, 57.4%, and n=3442, 62.7%, respectively) than those at other 2 stages. In comparison, caregivers' hesitation toward NIP and non-NIP vaccines is lowest (n=911, 16.6% and n=2045, 37.3%, respectively). Despite the stages of the COVID-19 pandemic, multiple factors, including children's age and sex, parents' educational level, comorbidities, and history of allergy, were significantly associated with caregivers' attitude toward NIP and non-NIP vaccines (P<.05). The profiles of risk factors for hesitancy toward NIP and non-NIP vaccines are different, as indicated by the results from the logistic regression models. Conclusions: This study demonstrated that caregivers' willingness to vaccinate their children with special health care needs with NIP and non-NIP vaccines was highest during the COVID-19 pandemic in China, and their hesitancy was lowest. Additionally, we have identified multiple factors associated with caregivers' willingness and hesitancy to vaccinate their children. These findings provide evidence-based support for developing personalized health education strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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