COVID‐19 vaccine hesitancy and attitudes in Qatar: A national cross‐sectional survey of a migrant‐majority population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine hesitancy is a global threat undermining control of preventable infections. Emerging evidence suggests that hesitancy to COVID-19 vaccination varies globally. Qatar has a unique population with around 90% of the population being economic migrants, and the degree and determinants of hesitancy are not known. METHODS: This study was carried out to evaluate the degree of vaccine hesitancy and its socio-demographic and attitudinal determinants across a representative sample. A national cross-sectional study using validated hesitancy measurement tool was carried out from October 15, 2020, to November 15, 2020. A total of 7821 adults completed the survey. Relevant socio-demographic data along with attitudes and beliefs around COVID-19 vaccination were collected from the respondents. RESULTS: 20.2% of the respondents stated they would not take the vaccine and 19.8% reported being unsure about taking the prospective COVID-19 vaccine. Citizens and females were more likely to be vaccine hesitators than immigrants and males, respectively. Concerns around the safety of COVID-19 vaccine and its longer-term side effects were the main concerns cited. Personal research around COVID-19 and vaccine were by far the most preferred methods that would increase confidence in accepting the vaccine across all demographic groups. CONCLUSIONS: This study reports an overall vaccine hesitancy of 20% toward the COVID-19 vaccine and the influence of social media on attitudes toward vaccination which is in keeping with emerging evidence. This finding comes at a time that is close to the start of mass immunization and reports from a migrant-majority population highlighting important socio-demographic determinants around vaccine hesitancy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».