Understanding COVID-19 Vaccine Hesitancy in Black, East Asian, and Eastern European Diasporic Communities in Toronto: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Canada achieved COVID-19 vaccination coverage of 83.2% in the total population (at least one dose). However, only 49.6% of Canadians completed the primary series plus one booster (which defines one as fully vaccinated). Inconsistent uptake of COVID-19 vaccines impeded pandemic response and led to increased demands in a stretched health care system. To advance pandemic preparedness, a critical understanding of vaccine access and hesitancy is needed. We undertook a scoping review to identify the primary reasons for vaccine hesitancy in Toronto's East Asian, Black, and Eastern European diaspora. A total of 5548 articles were retrieved from PubMed, OVID, JSTOR, ERIC and 27 and 43 from Google Scholar and Google respectively. De-duplication left us with 42 relevant sources for data extraction, including 19 news articles, 9 commentaries, 11 pieces of grey literature and 3 peer reviewed articles that were not identified via academic databases. Our review results revealed four factors for COVID-19 vaccine hesitancy among East Asian, Black, and Eastern European diasporas in Toronto: ( a ) access barriers; ( b ) mistrust; ( c ) racism; and ( d ) misinformation. These factors can create conditions of re-racialization by stereotyping entire ethnoracial groups or convincing members of these groups to become vaccine skeptics.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».