Hesitancy of Covid-19 Vaccination among Health Workers (other than Doctors) in a Tertiary Hospital in South-South, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is a disease of the respiratory system that is caused by the Severe Acute Respiratory Syndrome Corona Virus-2 (SARS-CoV-2). It was declared a pandemic by the World Health Organisation on the 11th of March, 2020. Objective: To assess the reasons behind the low turnout of health workers (other than doctors) for COVID-19 vaccination in the Federal Medical Centre, Yenagoa, Bayelsa State, Nigeria. Materials and Methods: This study was carried out at the Federal Medical Centre, Yenagoa between 1st and 23rd April, 2021. It was a descriptive cross-sectional study. The study population consisted of 182 health workers (excluding doctors) from all departments/units in the hospital. The data were collected with a predesigned questionnaire, and were analysed using IBM SPSS 23.0 version. Results: About three-quarter were females (74.7%), and close to half were aged ≤35 years (47.8%). The respondents were Nurses, Pharmacists, Medical laboratory scientists, and Non-clinical officers. Only 27.4% took the vaccine. Most of those who refused the vaccine did so because they wanted to see what would happen to those who received the vaccine (70.5%). Others felt the vaccine has not gone through enough clinical trials (62.1%). Conclusion: In this study, there was very poor turnout of health workers for COVID-19 vaccination. The factors that influenced acceptance of the vaccine were mainly COVID-19 related features. These findings suggest that people who have had personal experiences with the disease have a better understanding of the gravity of the situation, and hence are more likely to accept vaccination against the disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».