Factors associated with youth vaccine acceptance during the COVID-19 pandemic: Coordinated analyses across 5 Canadian datasets
Notice bibliographique
Résumé
Vaccines are essential for preventing infectious diseases, yet vaccine hesitancy—particularly among youth—remains a growing concern. This study investigated factors influencing COVID-19 vaccine acceptance among Canadian youth (aged 12–29 years) across three pandemic stages using data from five rapid-response surveys. Multivariable logistic regression analyses identified sociodemographic, pandemic-related impacts, and mental health factors associated with vaccine acceptance. Results showed increasing vaccine acceptance over time across samples (i.e., Stage 1: 52.3 %–65.4 %; Stage 2: 73.8 %–83.2 %; and, Stage 3: 85.3 %–96.0 %). Although findings varied across samples, overall, parental education (significant adjusted odds ratios [aOR] range across samples and Stages = 0.16 to 2.07), living area (i.e., rural/urban; aORs range = 2.07 to 2.18), and COVID-19 stress (aOR range = 1.06 to 2.34) emerged as consistent factors across time. Other factors, such as being older (Stage 1 aOR = 1.15 to 3.21; Stage 3 aOR = 0.58), White (Stage 1 aOR = 1.55 to 1.69; Stage 2 aOR = 1.48), female (Stage 1 a OR = 0.60 to 0.72) or having a family member diagnosed with COVID-19 (Stage 1 aOR = 1.89; Stage 2 aOR = 0.55; Stage 3 aOR = 0.52) appeared as potential context-specific factors related to vaccine acceptance. Mental health had limited influence. These findings underscore the need for targeted vaccination campaigns addressing stable and dynamic sociodemographic and stress-related factors among youth. • Vaccine acceptance ranged from 52.3 % to 96.0 % across three stages of the pandemic. • Parental education, living area, and COVID-19 stress were key factors in vaccine acceptance. • Anxiety and depressive symptoms generally did not affect vaccine acceptance. • Targeted strategies are needed for youth with lower parental education, those living in rural areas, and those experiencing COVID-19-related distress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».