Desarrollamos un modelo de teoría de juegos para analizar el equilibrio de Nash de las decisiones de vacunación en una población hospitalaria con contactos heterogéneos. Utilizamos el modelo junto con datos de contacto persona a persona dentro de un gran hospital universitario. Simulamos, utilizando modelos basados en agentes, la probabilidad de infección para varios tipos de trabajadores en los datos y utilizamos estas probabilidades para identificar las elecciones de vacunación en equilibrio de Nash de los trabajadores del hospital. El análisis sugiere que puede haber grandes diferencias en las tasas de vacunación entre los grupos de trabajadores del hospital. Extendemos el modelo para incluir efectos de pares dentro del juego. Los efectos de pares pueden crear equilibrios adicionales o pueden consolidar aún más los equilibrios existentes dependiendo de los valores de los parámetros. Además, dependiendo de la magnitud de los efectos de pares y de los costos de infección y vacunación, los efectos de pares pueden aumentar o disminuir las diferencias en las tasas de vacunación de los grupos de trabajadores dentro del hospital.