Human papillomavirus vaccination acceptance and hesitancy in South Africa: Research and policy agenda
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is responsible for one-quarter of a million deaths per year worldwide. In South Africa (SA), cervical cancer is the leading cause of cancer deaths among women aged 15 - 44 years. Human papillomavirus (HPV) vaccines provide a safe and highly effective means to reduce the burden of cervical cancer. The World Health Organization initiated a plan for the elimination of cervical cancer; the programme's success relies on the introduction and high uptake of HPV vaccines globally. SA introduced a school-based HPV vaccination programme in 2014, but uptake is not as high as expected. Suboptimal HPV vaccination coverage may result from various factors, including vaccine hesitancy. Vaccine-hesitant parents may delay or refuse HPV vaccination for their daughters. Tailored interventions are needed to address this. However, knowledge regarding vaccine hesitancy and policies to address this hesitancy in SA are currently limited. While SA has taken commendable steps in cervical cancer prevention by implementing and financing the HPV vaccination programme, it is imperative that there are clear policies in place to help strengthen the programme. These policies need to clarify areas of uncertainty that may lead to mistrust, and pre-empt factors that will cause hesitancy. Equally important is that local research should be conducted to better understand HPV vaccination hesitancy and other determinants of uptake to further inform and shape national policies.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 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 ».