Global Trends and Correlates of COVID-19 Vaccination Hesitancy: Findings from the iCARE Study
Notice bibliographique
Résumé
The success of large-scale COVID-19 vaccination campaigns is contingent upon people being willing to receive the vaccine. Our study explored COVID-19 vaccine hesitancy and its correlates in eight different countries around the globe. We analyzed convenience sample data collected between March 2020 and January 2021 as part of the iCARE cross-sectional study. Univariate and multivariate statistical analyses were conducted to explore the correlates of vaccine hesitancy. We included 32,028 participants from eight countries, and observed that 27% of the participants exhibited vaccine hesitancy, with increases over time. France reported the highest level of hesitancy (47.3%) and Brazil reported the lowest (9.6%). Women, younger individuals (≤29 years), people living in rural areas, and those with a lower perceived income were more likely to be hesitant. People who previously received an influenza vaccine were 70% less likely to report COVID-19 vaccine hesitancy. We observed that people reporting greater COVID-19 health concerns were less likely to be hesitant, whereas people with higher personal financial concerns were more likely to be hesitant. Our findings indicate that there is substantial vaccine hesitancy in several countries, with cross-national differences in the magnitude and direction of the trend. Vaccination communication initiatives should target hesitant individuals (women, younger adults, people with lower incomes and those living in rural areas), and should highlight the immediate health, social and economic benefits of vaccination across these settings. Country-level analyses are warranted to understand the complex psychological, socio-environmental, and cultural factors associated with 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».