Bibliometric analysis of global scientific literature on vaccine hesitancy in peer-reviewed journals (1990–2019)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine hesitancy is a growing threat to national and global health security. The current study was undertaken to provide insights into the global scientific literature on vaccine hesitancy in peer-reviewed journals. METHOD: The current study was a descriptive bibliometric study. A validated search strategy on vaccine hesitancy was implemented using SciVerse Scopus. Bibliometric indicators such as (1) annual growth of publications, (2) key players, (3) research themes, (4) pathogens/diseases encountered, (5) top-cited documents, and (6) annual growth of publications stratified by world region and by age category were presented. The study period was from 1990 to 2019. RESULTS: Search strategy found 2791 documents. The h-index of the retrieved literature was 89. The leading journal was Vaccine (369; 13.2%%) followed by Human Vaccines and Immunotherapeutics (129; 4.6%). Authors from the USA led with 1125 (40.3%) followed by authors from Italy (234; 8.4%) and the UK (204; 7.3%). The US CDC led with 140 (5.0%) documents followed by Emory University (USA) (81, 2.9%). The list of active authors included six from the USA while the remaining were from France, Australia, and Canada. Research themes in the retrieved literature focused on influenza, human papillomavirus, and the role of parents in immunization of their children. The region of the Americas and the European region had the greatest share of publications and showed steep growth of publications lately. Vaccine hesitancy research on adolescents was most noticed after 2007 while that on children was present all the time but escalated lately. Titles/abstracts analysis indicated that 621(22.3%) documents focused on influenza, 392 (14.0%) focused on Human papillomavirus, and 292 (10.5%) focused on measles. The top-cited documents in literature published after 2015 focused on the definition and strategies to overcome vaccine hesitancy. CONCLUSION: The last decade witnessed a noticeable increase in the number of publications. Influenza vaccine and parental concerns about the human papillomavirus vaccine were the main focus of the retrieved literature. Information on vaccine hesitancy needs to be collected from all countries to build a better coalition against the anti-vaccination groups. Re-building trust in vaccines requires targeting parents by providing adequate information on the vaccines.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,440 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».