Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> The outbreak of novel COVID-19 caught the world off guard in the first quarter of 2020. To stem the tide of this pandemic, there was acceleration of the development, testing and prelicensure approval for emergency use of some COVID-19 vaccine candidates. This led to raised public concern about their safety and efficacy, compounding the challenges of vaccine hesitancy. The onus of managing and administering these vaccines to a sceptical populace when they do become available rests mostly on the shoulders of healthcare workers (HCWs). Therefore, the vaccine confidence levels of HCWs become critical to the success of vaccination endeavours. This proposed study aims to estimate the level of vaccine confidence and the intention to receive a COVID-19 vaccine among future HCWs and their trainers at a specific university in Cape Town, South Africa, and to identify any vaccination concerns early for targeted intervention. <h3>Methods and analysis</h3> This proposed study is a cross-sectional survey study. An online questionnaire will be distributed to all current staff and students of the Faculty of Medicine Health Sciences of Stellenbosch University in Cape Town, South Africa. No sampling strategy will be employed. The survey questionnaire will consist of demographic questions (consisting of six items) and vaccine confidence questions (comprising six items in Likert scale format). Log binomial models will be employed to identify factors associated with vaccine confidence and intention. The strength of association will be assessed using the OR and its 95% CI. Statistical significance will be defined at a p value <0.05. <h3>Ethics and dissemination</h3> Ethics approval has been obtained for the study from Stellenbosch University (Human Research Ethics Committee reference number S19/01/014 (PhD)). The results will be shared with relevant health authorities, presented at conferences and published in a peer-reviewed journal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».