Understanding the shift in COVID-19 vaccine hesitancy and its associated factors for primary and booster doses among university students: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine hesitancy (VH) poses a major challenge to achieving high COVID-19 vaccination rates. Universities, with mandatory primary dose policies but optional boosters, offer a unique setting to study VH dynamics. This study aimed to estimate COVID-19 VH prevalence and identify key factors influencing VH across primary and booster doses among university students. METHODS: In this cross-sectional study, all actively enrolled students at the University of Waterloo, Ontario, Canada, during Winter 2024 were invited to complete an online survey. Means and standard deviations were calculated for VH scores and proportions were calculated for the binary VH. Differences were compared using paired t-tests and chi-square. Generalized Estimating Equations was applied to model changes in VH scores from primary to boosters and identify key predictors of VH. Interaction terms were tested to evaluate dose-specific effects on VH. RESULTS: Among 4453 respondents, VH prevalence increased from 17 % for primary doses to 33.4 % for boosters, with higher VH scores for boosters (Mean ± SD: 10.9 ± 8.1) than primary doses (Mean ± SD: 7.3 ± 7.1). Women (aOR = 1.06, 95 % CI 1.01-1.11) and younger students (aOR = 1.62, 95 % CI 1.25-2.10) showed the largest VH increases, especially for boosters. Students with low perceived risk, negative perceptions of boosters' safety and effectiveness, low intention to follow government recommendations, and no prior flu or meningococcal vaccination exhibited the greatest VH increases when shifting from primary to booster doses. Conversely, students with no religious affiliation and those whose decisions were unaffected by mandates showed smaller changes in VH. CONCLUSION: The rise in VH from primary to booster doses appears driven by demographic, psychological, and behavioral factors. Tailored interventions that promote clear communication, improve access, and strengthen confidence in booster recommendations rather than reliance on mandates are critical for reducing VH and sustaining vaccine uptake in this 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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».