Survey Modalities and COVID-19 Vaccine Uptake in Vietnamese Americans: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diverse survey methodologies are essential to ensure equitable representation in public health research, particularly among minority populations. This study evaluates demographic differences among Vietnamese Americans who completed paper versus electronic surveys while administering the National Institutes of Health Community Engagement Alliance Common Survey 2, which focused on COVID-19-related topics. Objective: The study aimed to (1) describe the sociodemographic characteristics of survey respondents; (2) compare paper versus electronic survey modalities and their associations with respondent demographics; and (3) highlight the role of community-based organizations (CBOs) and community-engaged research in improving representativeness and inclusivity. Methods: Vietnamese adults in Texas were recruited in two phases. In phase 1 (September 2021-March 2022), surveys were administered online. In response to CBOs' feedback, phase 2 (December 2022-April 2023) added paper surveys administered by bilingual recruiters; surveys were available in English and Vietnamese. Descriptive analyses were conducted for both phases. Multivariate logistic regression, limited to phase 2, assessed factors associated with survey method preferences, including language, sex, education, COVID-19 history, and willingness to participate in COVID-19 trials. Results: Phase 1 included 224 electronic surveys. Phase 2 included 359 surveys (electronic: n=124, 34.5% and paper: n=235, 65.5%). Vietnamese speakers were significantly more likely to complete paper surveys (adjusted odds ratio [AOR] 100.9, 95% CI 24.3-418.9; P<.001), as were female participants (AOR 5.09, 95% CI 1.43-18.1; P=.01). Conversely, those with a history of COVID-19 (AOR 0.16, 95% CI 0.05-0.52; P=.002), a college or higher education level (AOR 0.18, 95% CI 0.05-0.67; P=.01), and high willingness to participate in COVID-19 trials (AOR 0.21, 95% CI 0.06-0.81; P=.02) were less likely to complete paper rather than electronic surveys. Conclusions: Incorporating paper surveys and engaging CBOs improved participation among Vietnamese speakers and those without postsecondary education, addressing the underrepresentation observed in phase 1. These findings highlight the importance of tailored survey methodologies to achieve demographic inclusivity in public health research.
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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 | 0,079 | 0,036 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».