Improving vaccine communication to the often-overlooked young adult population: A qualitative study of 20–29 year olds in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Young adults in their 20s have shown slower uptake of COVID-19 vaccines relative to older adults, potentially endangering themselves and their communities. Despite this, little vaccine communication has specifically targeted this age group. This study explored why "20-somethings" in British Columbia (BC), Canada delayed COVID-19 vaccination, and how to better encourage their vaccine uptake. From August 2022 to March 2023, we conducted semi-structured interviews with 25 young adults aged 20-29 years living in southwest BC. Interviews were recorded, transcribed, and analyzed using reflexive thematic analysis. Young adults attributed slower vaccine uptake among their demographic to the perceived lower risks to young and healthy individuals not justifying the effort involved in obtaining vaccination and to lack of trust in the vaccines' safety and effectiveness. To address these factors, participants recommended that vaccine communications attract and maintain young adults' attention, take advantage of the affordances of social media platforms, be clear about both individual advantages and social responsibility to vaccinate, and provide a way to take immediate action. Salient messengers were those deemed credible based on education/credentials or familiarity/similarity to the audience. Marginalized sub-communities may be best reached by health messengers who are already trusted community members. Tailoring vaccine communication to a young adult demographic and using trusted and relatable messengers to deliver vaccine information may facilitate swifter uptake of vaccination in settings with high access but lagging uptake.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».