Supporting data for: Assessing knowledge, attitudes, willingness, and barriers to pneumococcal vaccination among Canadian older adults: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Pneumococcal disease is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, with older adults aged 65 and above at particularly high risk for invasive pneumococcal infections. In Canada, pneumococcal vaccination has been recommended for this age group since 1989, yet coverage remains below national targets. Currently, only about 55% of older adults report being vaccinated, falling short of the 80% target. This study assessed knowledge, attitudes, willingness, and barriers to pneumococcal vaccination among unvaccinated older adults. We used baseline data from a randomized controlled trial conducted as a cross-sectional survey among community-dwelling adults aged 65 years and older, residing in any of the ten Canadian provinces, and who self-identified as unvaccinated against pneumococcal disease. The survey was administered online using a tailored web-based electronic data capture system. Data were collected between June 20, 2024, and December 12, 2024, capturing data on participants’ knowledge, attitudes, and willingness to receive the vaccine, along with perceived barriers. Ordinal logistic regression was used to identify factors associated with willingness to be vaccinated, categorized as “willing”, “not willing”, and “I don’t know”. Data Access Note: The anonymized study datasets are not included in this metadata submission. Access may be granted upon request to the study team for appropriate research or verification purposes. Depending on the intended use, external researchers may need approval from their own institutional research ethics board, and a confidentiality agreement may be required. Requests can be directed to: Giorgia Sulis at gsulis@uottawa.ca
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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 | 0,020 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,403 | 0,054 |
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 ».