Factors Impacting COVID-19 Vaccine Uptake and Confidence Among Immigrant and Refugee Populations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examines the barriers and facilitators to COVID-19 vaccination among immigrant and refugee populations, with a focus on informing primary healthcare stakeholders on effective strategies to address the health needs of these groups. Although conducted in Canada, the findings are relevant to countries facing similar challenges in promoting vaccine uptake among migrant communities. METHODS: As part of an evaluation of best practices in COVID-19 vaccination promotion and provision, data were collected using in-depth key informant interviews with a cross-section of primary care stakeholders (n = 11). MAIN FINDINGS: Key barriers to vaccine promotion and provision included distrust of health and government services, misinformation, lack of vaccine confidence, and access or systems-level barriers. Effective facilitators were relationship-building and equity-driven approaches, such as community engagement and development, culturally and linguistically effective communication, one-on-one supports, and collaboration with community members as valued partners and staff. These strategies were identified as best practices that enhanced vaccine confidence and uptake. CONCLUSION: The risk and impacts of COVID-19 are disproportionately distributed worldwide, affecting migrant populations in many countries. Primary healthcare stakeholders must understand the barriers and facilitators to vaccine promotion to effectively address health inequalities. Increasing vaccine uptake and confidence among immigrant and refugee populations requires targeted and tailored approaches that are culturally responsive and equity-informed. These findings provide valuable insights for health systems globally, supporting efforts to reduce health inequities by using inclusive vaccination strategies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».