COVID-19 Vaccine Uptake, Sources of Information and Side Effects Reported by Pregnant Women in Western Australia: Cross-Sectional Cohort Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnant women are a priority group for COVID-19 vaccination due to their vulnerability as a high-risk cohort. However, the current pregnancy uptake rate for the COVID-19 vaccination in Western Australia remains largely unknown. OBJECTIVE: This study aimed to explore pregnant women's uptake rates, information sources and experience of vaccination against COVID-19 during pregnancy. We hypothesise that uptake of vaccination among pregnant women is higher than indicated in previous studies given different disease burden and different public health restrictions at time when data was collected. METHODS: A cross-sectional survey was administered electronically to maternity patients at a single tertiary metropolitan hospital in Perth, Western Australia. RESULTS: Five hundred and two women participated in the study. Overall, antenatal COVID-19 vaccination rate was 79% [n=398]. One half [51%, n=256] of all the women felt well informed, and information was sourced primarily from their General Practitioner [GP] [60%, n=301], midwives [35%, n=174] and obstetric doctors [13%, n=64]. Women with non-Caucasian ethnicity [34%, n=170 vs. 66%, n=332, p=0.073] and 'country of birth outside Australia' [47%, n=235] reported lower rates of vaccine information provision by hospital staff [34%, n=22 vs 66%, n=42, P = 0.04]. CONCLUSIONS: The COVID-19 vaccine uptake was encouragingly high in our study with favourable attitudes and acceptance for the vaccine from majority of pregnant women. This self-reported study also identified opportunities for enhanced cultural competence and further education and training for hospital staff on COVID-19 vaccine information provision to ethnically diverse women. Further studies examining such interventions are warranted.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».