COVID-19 Information Sources and Vaccination Status Among Californian Adults by Generation Using the 2022 California Health Interview Survey: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: As communication technology advances and the digital divide grows, a deeper understanding of the influence of different information sources on vaccine uptake by generations can inform targeted public health interventions in times of future crisis. While the COVID-19 pandemic highlighted the role of media sources on the decision to receive vaccines, no studies have focused on the impact of the type and number of information sources in a population-based sample in California. Objective: In this study, we examined associations between Californians' self-reported most relied upon COVID-19 information sources, categorized by type and measured as a count, and their COVID-19 vaccination status using data collected from the 2022 California Health Interview Survey. To address differences in information preferences and vaccine uptake by age, we also tested for potential effect modification of the relationship between relied upon COVID-19 information sources and vaccination status by generational membership (eg, Generation Z, millennials, Generation X, baby boomers, and Silent Generation). Methods: We conducted a secondary analysis of cross-sectional data from the 2022 California Health Interview Survey. Vaccine status (any or none) was modeled as a function of information sources (or count) controlling for important sociodemographic and health confounding variables. Interaction terms of information sources (or count) by generational status were added to the models to test effect modification, and if significant, the models were stratified by generation. All analysis was survey-weighted to account for the complex survey sampling design. Results: Compared to relying on traditional news media for COVID-19 information, relying on word of mouth (odds ratio [OR] 0.6), social media (OR 0.62), and doctors (OR 0.41) for COVID-19 information was associated with lower odds of being vaccinated for COVID-19. A dose-response relationship was identified, with each additional information source associated with 9% higher odds of being vaccinated for COVID-19. In stratified models, social media, compared to traditional news media, was associated with lower odds of vaccination for Generation X, baby boomers, and the Silent Generation. Conclusions: Health information preferences, especially for traditional news media, are associated with COVID-19 vaccine uptake, and the information sources differ by generation. These findings provide information for stakeholders interested in vaccine hesitancy, health informatics, messaging strategies, health literacy, and future health information outreach programs during epidemics or pandemics. Dissemination of public health information should include multiple information sources to reach all individual preferences across different generations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».