Racial disparities related to the perception of COVID-19 vaccine effectiveness among parents of children aged 0–12 years old in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine hesitancy, particularly among racialized communities, persists due to misinformation, medical mistrust, and systemic barriers. This study examines racial disparities and key determinants related to perceptions of COVID-19 vaccine effectiveness in Canadian parents from Arab, Asian, Black, Indigenous, White and mixed-race communities. A cross-sectional survey was conducted among a representative sample of 2,528 Canadian parents of children aged 0–12 years (57.5% women). Participants completed a survey assessing conspiracy beliefs, health literacy, major experiences of racial discrimination, and perceptions of COVID-19 vaccine effectiveness. The mean COVID-19 vaccine effectiveness perception score was 19.57 (SD = 5.32). ANOVA showed significant differences by race (F = 5.15, p < .001), with Asian (M = 21.41, SD = 4.12) and Indigenous parents (M = 21.42, SD = 4.85) reporting higher scores than White, Black, and Arab ones. Regression analyses indicated that conspiracy beliefs negatively predicted vaccine effectiveness perception (β = −0.05, p < .001), while health literacy had a positive association (β = .19, p < .001). Major racial discrimination was negatively associated but became non-significant after adjusting for conspiracy beliefs. Vaccine effectiveness perception varies across racial groups. Higher health literacy and prior vaccination enhance perceptions, while conspiracy beliefs undermine them. Addressing misinformation and tailoring public health strategies to diverse parental experiences – particularly among younger parents and marginalized groups – will strengthen vaccine confidence.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».