Did inequalities in COVID-19 vaccination resolve over time? Insights from the Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Disparities in COVID-19 vaccination coverage emerged during the vaccination campaign. This study aimed to assess whether inequalities in COVID-19 vaccination coverage in Canada persisted or resolved throughout the vaccine rollout. METHODS: Using data from the Canadian Community Health Survey, the analysis included people 18 and older from all ten provinces. Vaccination coverage for at least one dose of a COVID-19 vaccine was determined in three periods: June 2021-February 2022 (n = 28,182), February-June 2022 (n = 25,742), and July-December 2022 (n = 23,119). Statistically significant gaps across groups were assessed using non-overlapping 95 % confidence intervals (CI). RESULTS: In June 2021-February 2022, coverage for at least one dose (95 % CI) was 85.5 % (79.0-90.3) for off-reserve First Nations people, 85.7 % (79.6-90.1) for Métis people, 79.6 % (72.1-85.4) for Black people, 83.0 % (72.9-89.9) for Arab people, and 92.9 % (92.3-93.5) for White people. By July-December 2022, coverage was 87.4 % (80.2-92.3), 90.5 % (85.5-93.8), 92.1 % (87.2-95.2), 95.6 % (90.6-98.0), and 95.1 % (94.5-95.6), respectively, in the same populations. The gap between off-reserve First Nations and White people remained significant, at 7.4 percentage points (pp.) in the first period and 7.6 pp. in the third period. As for Métis and White people, the gap decreased from 7.3 pp. to 4.6 pp. In the first period, the gap compared to White people was 13.4 pp. for Black people and 9.9 pp. for Arab people, and resolved in the third period. Significant gaps also remained across age groups, levels of educational attainment, household income, for those residing in rural areas, those living with children under 12 years old, and those without a regular healthcare provider. CONCLUSION: Despite efforts to address them, several inequalities persisted throughout the vaccine rollout, underscoring the need for refined strategies to reach all population segments. As Canadian vaccination registries do not collect sociodemographic data beyond date of birth, sex and place of residence, survey data is needed to measure these disparities.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».