COVID-19 Vaccine Hesitancy among Young Adults in Saudi Arabia: A Cross-Sectional Web-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Ending the COVID-19 pandemic requires achieving herd immunity, either by previous infection or by vaccination. However, concerns about the COVID-19 vaccine are growing around the globe. The current study was conducted to investigate young the adult population's hesitancy towards the vaccine. The study used a prospective cross-sectional design. Data was collected using an online self-administered questionnaire. A total of 862 Saudi adults participated. Information was gathered on the participants' perspectives towards the severity and susceptibility of the COVID-19 infection, reasons for their hesitancy to receive the vaccine, perceived benefits, and reasons for action. Just under a quarter (19.6%) of respondents had previously tested positive for COVID-19. A small minority of the participants had already received the vaccine (2.1%), while 20.3% had registered in the Sehaty app (application) to receive the vaccine. Just under half of them (48%) will take the vaccine when mass vaccination is achieved and approximately the same number (46.7%) will only take it if it is made mandatory. Vaccine reluctance is highly prevalent among the general public in Saudi Arabia during the COVID-19 pandemic. While many are aware of a high likelihood of getting the infection, the efficacy and safety of the COVID-19 vaccine were reported as barriers to vaccination.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».