Knowledge, attitudes and perceptions towards COVID-19 vaccinations: a cross-sectional community survey in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several vaccines have been approved against coronavirus disease (COVID-19) and distributed globally in different regions. However, general community knowledge, attitudes and perceptions towards COVID-19 vaccinations are poorly understood. Thus, the study aimed to investigate community knowledge, attitudes and perceptions towards COVID-19 vaccinations in Bangladesh. Methods An exploratory and anonymous population-based e-survey was conducted among 1658 general individuals (55.6% male; mean age=23.17±6.05 years; age range=18-65 years). The survey was conducted using a semi-structured and self-reported questionnaire containing informed consent along with four sections (i.e., socio-demographics, knowledge, attitudes, and perceptions). Multiple linear regression was performed to determine the variables predicting knowledge, and attitudes towards COVID-19 vaccinations. Results The mean scores of knowledge and attitudes were 2.83±1.48 (out of 5) and 9.34±2.39 (out of 12) respectively. About a quarter of participants thought that the COVID-19 vaccination available in Bangladesh is safe, only 60% will have the vaccination and about two-thirds will recommend it to family and friends. In the multiple regression model, higher SES, having university/ higher levels of education, holding nuclear families and having previous history of essential vaccines uptake were associated with knowledge; whilst attitudes were significantly associated with being female and having previous history of essential vaccines uptake. Just over half of the participants thought that everyone should be vaccinated and 61% responded that health workers should be vaccinated first on priority basis. 95% vaccine should be administered free of charge in Bangladesh and almost 90% believed that the COVID-19 vaccine used in Bangladesh may have side effects. Conclusions The findings reflect inadequate knowledge but more positive attitudes towards COVID-19 vaccine among the general population in Bangladesh. In order to improve knowledge, immediate health education programs need to be initiated before mass vaccination schedule.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».