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弱势群体的可能性至少COVID接种疫苗

疫苗在寒冷的冰。
来源:iStock。

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大规模在芬兰注册研究已经确定了几个因素与吸收的剂量COVID-19疫苗接种。特别是,或者没有劳动收入低的人群和在精神卫生或物质滥用患者不太可能接种疫苗的问题。


之间的合作进行的这项研究中,芬兰赫尔辛基大学和研究所的健康和福利,测试了近3000名健康协会、人口和社会经济变量与第一COVID-19接种剂量的吸收在整个芬兰的人口。

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这个工作,只是发表在自然的人类行为是最大的研究到目前为止,关于这个主题。


最重要的相关因素,降低接种疫苗的可能性缺乏劳动收入在今年之前的大流行,母语以外的芬兰或瑞典和未接种疫苗的近亲,尤其是母亲。与健康有关的变量之一,相关因素与减少疫苗接种相关精神卫生和物质滥用问题。


“缺乏劳动收入可以是由于失业、疾病或退休。此外,个体劳动收入,我们看到低收入者最不愿意接种疫苗”,解释了Tuomo Hartonen,分子医学研究所博士后研究员芬兰菲、赫尔辛基大学。


这项研究是基于FinRegistry数据。研究人员分析了全民国家卫生和人口登记的数据未期和比较这些疫苗接种状态数据。分析限制在30 - 80岁的人。


“一个特定的力量我们的研究是基于寄存器覆盖整个芬兰的人口。通过这种方式,我们可以避免所有的选择性偏差,这是一个重大挑战的调查研究”,博士后研究员布拉德利Jermy菲说。


研究人员强调,他们的研究结果描述研究变量之间的关系和疫苗接种吸收在种群层面,但不允许对因果关系得出结论。此外,研究结果的普遍性外芬兰需要进一步的研究。然而,很明显的结果,在芬兰,疫苗接种吸收最低那些已经处于弱势。

研究人员创建了一个基于机器学习模型预测疫苗吸收

除了学习单一的预测因子,研究团队构建了一个基于机器学习模型来预测疫苗接种吸收。这个预测模型允许研究人员组个人根据他们收到COVID-19疫苗的可能性。


大约90%的总研究人口至少收到一个剂量的COVID-19接种疫苗。相比之下,最低的组接种疫苗是基于概率模型有一个疫苗接种的不到19%。


“我们的研究创造了一个框架来使用机器学习和统计方法来识别那些在更高的群体不接种的风险”,说该研究的通讯作者,从菲副教授Andrea碰面。


“这些结果和预测模型可用于未来,例如设计疫苗接种运动“,说FinRegistry研究的首席研究员,研究教授从THL马库斯·佩罗拉。


“这项研究是一个很好的例子的可能性FinRegistry研究创建调查高度局部问题在短时间内。THL的遗传和注册人员之间的协作和菲科学家将有助于理解许多途径,导致疾病易感性不同,”佩罗拉继续说。


这项研究是FinRegistry项目的一部分,一个联合研究项目之间的芬兰健康和福利研究所(THL)和分子医学研究所芬兰赫尔辛基大学(菲)。


参考:Hartonen T、B Jermy Sonajalg H, et al .全国健康、社会经济和基因预测COVID-19疫苗接种状态在芬兰。Nat哼Behav。2023年。doi:10.1038 / s41562 - 023 - 01591 - z


本文从以下转载材料。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。

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