<scp>COVID</scp>‐19 Vaccination in Canadian Dental Schools
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral Healthcare workers, including dental students, face a great risk of COVID-19 infection. High COVID-19 vaccination coverage is essential for a protected workforce. This study, which aims to document the COVID-19 vaccination experience among dental students and employees from Canadian dental schools during the COVID-19 pandemic, provides crucial insights that can significantly impact future vaccination strategies. METHODS: This study used data from a prospective cohort conducted between April 2021 and May 2022. We recruited 600 participants, including dental students, faculty, and support staff from 10 Canadian dental schools. Data were collected monthly from all subjects. Vaccination acceptance and vaccination time were assessed. Logistic regression models were performed to identify predictors of COVID-19 vaccine acceptance and late vaccination. In order to detect hesitation tendencies, descriptive statistics were used to observe the distribution of time to vaccination between age groups of employees and students. RESULTS: Out of 600 participants at baseline (70% female; average age 36 years old), 91% received at least one dose of the COVID-19 vaccine. No associations were found between sociodemographic factors and COVID-19 vaccine acceptance. Individuals aged 50-59 were less likely to delay the vaccination than most of our sample. Students presented more outliers for later vaccination times, particularly in younger age groups. CONCLUSION: High vaccination acceptance among dental students is crucial for promoting professionalism and influencing patients. Integrating vaccine advocacy into their education might enhance vaccination uptake in the general population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».