COVID-19 Vaccines: Barriers, Motivators, and Trusted Sources of Information for Individuals with Disabilities in the State of Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Studies on U.S. patient populations show that having an intellectual disability poses the strongest independent risk factor for having a COVID-19 diagnosis, in addition to increasing one’s likelihood of hospitalization and mortality due to COVID-19 (Gleason et al., 2021). Data show there are disparities in access to COVID-19 vaccines between adults with disabilities and those without disabilities in the U.S. (Ryerson et al., 2021). A survey was conducted to obtain information on COVID-19 vaccine potential barriers, motivators, and trusted sources of information for individuals with disabilities. The results of this survey will be used to inform vaccine distribution and education efforts in the state of Alaska. Eligible participants included individuals residing in the state of Alaska who are adults with disabilities; caregivers, guardians, and family members of individuals with disabilities; and disability service providers. Disability service providers, guardians, caregivers, and family members of individuals with disabilities cited guardian biases, lack of transportation, and inability to go on one’s own as top vaccine barriers that they perceived people with disabilities experience. Vaccinated individuals with disabilities reported they were concerned that the vaccine would worsen their medical conditions, that the vaccine could contain side effects, and that they couldn’t obtain the vaccine on their own. They said their top motivators to getting vaccinated were protecting the health of themselves, their family/friends, and their community. Individuals with disabilities indicated that their primary care providers, the CDC, and the tribal health system are their most trusted sources for information about COVID-19 vaccines, while providers perceived that family and friends, primary care providers, and elders to be individuals with disabilities’ most trusted sources about COVID-19 vaccines.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».