Knowledge, Vaccination Status, and Reasons for Avoiding Vaccinations against Hepatitis B in Developing Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The coverage of hepatitis B vaccination remains low in developing countries to date. This systematic review thus analyzes the determinants of people's knowledge and vaccination status as well as the reasons why people in developing countries chose not to receive the hepatitis B vaccination. (2) Methods: We searched four databases to identify all studies from developing countries published within the past 10 years. Both low-risk and high-risk populations aged older than 15 years old were eligible for the study. The quality of studies was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale assessment. (3) Results: This study identified 2443 articles, 89 of which were included in the analysis. Monthly income, occupational status, and profession as a health-care worker were the strongest predictive factors for both knowledge of hepatitis B and vaccination status. In addition, strong predictor variables of hepatitis B knowledge were knowing an infected person and level of education, while health insurance, management's protection at workplace, infection training, and experience of hepatitis B exposure were strong influencing factors for vaccine uptake. (4) Conclusions: Exposure to information, support from institutions, and financial support related to vaccination cost have a positive impact on the knowledge about hepatitis B infection and vaccination coverage.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».