Identifying Success Factors for Optimizing COVID-19 Vaccine Uptake Among Indigenous Populations in Taiwan: Cross-Sectional Questionnaire Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has devastated economies and strained health care systems worldwide. Vaccination is crucial for outbreak control, but disparities persist between and within countries. In Taiwan, certain indigenous regions show lower vaccination rates, prompting comprehensive inquiries. Objective: This study aims to identify predictors for COVID-19 vaccination and develop strategies for indigenous communities. Methods: This cross-sectional study, conducted from May 13 to July 18, 2022, surveyed indigenous community members older than 55 years residing in a mountain area in southern Taiwan. Based on the health belief model, the questionnaire covered sociodemographic factors, health-related issues, and trust in physicians. The analysis included bivariate analysis, logistic regression, and mediation analysis. Results: Most participants (N=203) were aged 55-64 years (102/203, 50.2%), female (129/203, 63.5%), married (104/203, 51.2%), with low education (165/203, 81.3%), and engaged in agriculture (79/203, 38.9%) or were unemployed (104/203, 51.2%). Logistic regression revealed that unvaccinated individuals were significantly more likely to perceive lower COVID-19 threats (P=.03), fewer vaccination benefits (P=.04), higher barriers to vaccination (P=.02), and weaker responses to external cues to action (P<.001), while no significant differences were observed in trust in physicians. Mediation analyses further indicated that trust in physicians influenced vaccine uptake indirectly through perceived barriers. The indirect effect was statistically significant (95% bootstrap CI 0.013 to 0.437), suggesting a full mediation effect. Conclusions: Effective pandemic prevention strategies for indigenous communities should be grounded in a nuanced understanding of local needs and incorporate bottom-up approaches to avoid cultural saturation and the exacerbation of existing health disparities. Ensuring the accuracy and clarity of vaccine-related information received by indigenous older adults is essential. Local health authorities should consider deploying health care professionals to engage directly with indigenous older adults and their caregivers, delivering culturally appropriate and evidence-based information to address concerns regarding vaccine safety and perceived risks. Such efforts are critical to strengthening vaccine confidence and increasing vaccination uptake in these communities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».