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Enregistrement W7008650026

The Comorbid Effects of Anxiety and Depressive Symptoms on COVID-19 Vaccine Hesitancy

2025· dissertation· en· W7008650026 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Depressive symptomsPsychological interventionLogistic regressionMental healthComorbidity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Stringent public health interventions during the start of the COVID-19 pandemic highlighted the importance of vaccination as the exit strategy to return to normal life. Sociodemographic factors for vaccine hesitancy have been well established; however, literature on the psychological factors—namely anxiety and depressive symptoms—are limited and have conflicting results. This thesis studied the comorbid and independent effects of anxiety and depressive symptoms on vaccine hesitancy and explored time as an effect modifier for the relationships. Methods: Multi-wave national cross-sectional data collected by Mental Health Research Canada (MHRC) over the period of April 2021 to November 2021 was used for this study. GAD-7 and PHQ-9 were used to measure anxiety and depressive symptom levels, respectively. The prevalence of vaccine hesitancy was described. Multivariate logistic regression models were used to test the associations between anxiety/depressive symptoms and vaccine hesitancy, independently and then as an aggregate measure (psychological distress) to study the comorbid effects. Interaction analyses for the independent and comorbid effects model were done to test time as an effect modifier for the relationships of interest. Results: There were 11 232 participants for the independent effects analyses and 13 234 for the comorbid effects analyses. Vaccine hesitancy prevalence ranged from 26.8% in April 2021 to 7.4% by November 2021. Time was identified as an effect modifier for the independent effects of depressive symptoms and the comorbid effects of anxiety/depressive symptoms on vaccine hesitancy. Clinically significant anxiety symptoms were associated with vaccine hesitancy (OR=1.34, 95% CI: 1.12-1.59) but were not modified by time. Comorbid anxious depressed individuals were particularly affected in the month of August 2021 (OR=2.02, 95% CI: 1.44-2.83). Lower income and unemployment were associated with higher odds of vaccine hesitancy. Being 65+ years old and accessing mental health support were protective against vaccine hesitancy. Conclusions: Comorbid effects of anxiety/depressive symptoms on vaccine hesitancy were time-sensitive and coincided with the emergence of significant events during the COVID-19 pandemic. Further research is necessary to confirm these findings and test the issues of reverse causality and bidirectional association.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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