The Calculus of Confidence: Modelling Vaccine Hesitancy and Strategies for Support (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Vaccine hesitancy is a growing issue that the WHO ranks as one of the top 10 threats to global health. Public confidence in vaccines and rates of routine childhood vaccination have been declining around the world since the pandemic, when many countries saw the instatement of COVID-19 vaccine mandates. OBJECTIVE We leveraged the COVID-19 add-on study, conducted by the CHILD Cohort Study (Canada’s most phenotypically diverse, large prospective longitudinal birth cohort), to determine characteristics associated with adult participants’ vaccine hesitancy. Our goal was to identify potential strategies for addressing vaccine uptake concerns. This study complements others by examining more behavioural, socioeconomic, attitudinal and additional characteristics, in some cases with greater granularity, and by further exploring the effects of COVID-19 vaccine mandates on vaccine uptake and beliefs. METHODS We generated penalized logistic regression models and used statistical tests to analyze a dataset of nearly 700 questionnaire responses where vaccine hesitancy was measured by participants’ agreement or disagreement with the following statements: “Getting myself vaccinated is important for the health of others in my community” and “Getting vaccinated is a good way to protect myself from disease''. We also examined whether vaccination status or opinions changed after the imposition of vaccine mandates. RESULTS While vaccine mandates were successful in increasing COVID-19 specific vaccine uptake in hesitant individuals vs confident individuals, they were ineffective in modifying hesitant individuals’ beliefs about vaccines. Vaccine-confident individuals were more likely to engage in pandemic safety measures such as physical distancing, while vaccine-hesitant individuals were more likely to have or had chronic medical conditions in the past, experience economic precarity, have lower socioeconomic status and/or formal education level, have had difficulty accessing medical care, and rely on friends and internet sites that were not governmental for COVID-19 related information. CONCLUSIONS To ensure that relevant information regarding vaccines reaches all segments of the population, outreach strategies should be tailored to individuals with a variety of cultural or educational backgrounds. Improving access to medical care could also improve access to reliable information. Vaccine mandates do not impact an individual’s beliefs in vaccines, and so countering vaccine hesitancy itself is likely to be more effective in terms of ensuring continuous vaccine uptake in a population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».