COVID-19 vaccine hesitancy and perceived post-vaccination adverse event: Findings from a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Quebec, COVID-19 vaccine uptake among adults was high for the first two doses but decreased for the subsequent booster doses. This study assesses the relationships between attitudes towards vaccination and self-reported experience and severity of adverse events following immunization (AEFIs). METHODS: A web survey of Quebec adults who received at least one dose of the COVID-19 vaccine was conducted in September 2023. Participants share their level of vaccine hesitancy before vaccination and their experience with AEFIs after receiving a dose. Participants were asked to note the severity of the symptoms they believed were due to vaccination. Intention to receive other vaccines in the future was questioned. Two coders performed a qualitative content analysis on reported AEFIs (N = 3808). Descriptive and multivariate logistic regression analyses were performed. RESULTS: Among the 8419 vaccinated respondents, 46.7 % reported having experienced AEFIs. Fatigue or malaise (20.7 %), injection site disorder (17.3 %), musculoskeletal pain (11.2 %), headache (11.0 %), and fever (10.6 %) were the most commonly reported, respectively. Respondents who were very hesitant before the COVID-19 vaccine reported more frequently having a severe AEFI compared to those who were not hesitant (25.0 % vs 3.4 % =, p < 0.001). This affirmation stays true when all severity of adverse events are considered (68.7 % vs 36.9 %) (p < 0.001). Younger age (aOR = 0.98), being a female (aOR = 1.31), a higher education level (University degree aOR = 1.56 vs high school or less), being vaccine-hesitant in general (aOR = 1.69 vs non or less hesitant) were significantly associated (p < 0.001) with self-reported AEFIs in multivariate analysis. Self-reported AEFIs that prevented doing activities (aOR = 4.87) and being vaccine-hesitant in general (aOR = 4.94) were significantly associated with reduced intention to receive other vaccines in the future. CONCLUSION: Vaccine hesitancy could influence self-reported AEFIs and their perceived severity. Transparent and tailored communication explaining AEFIs while emphasizing strategies to mitigate these effects could helpful. Our findings also have implications for pharmacovigilance. 301 mots.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».