Factors associated with COVID-19 non-vaccination among children and adolescents with chronic health conditions in Canada: A national cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 vaccine rollout has prioritized high risk populations, including children with chronic health conditions (CHC), who are at greater risk of severe illness and hospitalization if infected. This study aims to identify the sociodemographic factors associated with COVID-19 non-vaccination among Canadian children with at least one CHC, and parental reasons for non-vaccination. The Childhood COVID-19 Immunization Coverage Survey is a nationally representative, cross-sectional survey of parents with children younger than 18 years old in Canada. Data was collected from April to July 2022 on COVID-19 immunization coverage and parental intentions to vaccinate their children. This study featured parents with children ages 5 to 17 years old who had at least one CHC. Unadjusted and adjusted weighted logistic regression models were built to explore factors of non-vaccination within this cohort. Of the 882 parents with children who have at least one CHC, 138 (16 %) reported that their child was unvaccinated against COVID-19. Children who were a visible minority (aOR: 2.66, 99 % CI: 2.48, 2.85) or who did not have asthma (aOR: 1.48, 99 % CI: 1.42–1.56) had greater odds of being unvaccinated, whereas adolescents 12–17 years old had lower odds (aOR: 0.10, 99 % CI: 0.09–0.11). Unvaccinated parents who were hesitant or refused to vaccinate their child cited vaccine safety (67.2 %), inadequate research on COVID-19 vaccines (57.7 %), and vaccine effectiveness (55.9 %) as their top 3 concerns on COVID-19 vaccination. Study findings may help inform policies and programs designed to address parental vaccine hesitancy and increase vaccination uptake especially among children of visible minority, low SES and/or children who do not have asthma, but have other CHCs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».