COVID-19 Vaccine Acceptability: A Cross-Sectional Mixed Methods Study in Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Global immunization is critical to combat the COVID-19 pandemic and the public's willingness to be vaccinated will determine the success of elimination efforts. We measured the acceptability of COVID-19 vaccine and views in Sierra Leone. Results Most survey respondents (80.1%, n = 1719) would accept COVID-19 vaccination for themselves and close family, but 19.9% (n = 427) would reject vaccination. If vaccination was mandatory the acceptance rate would increase to 85.0%, (n = 1,823), while 15.0% (n = 318) of responders would still reject. COVID-19 vaccine awareness was high among respondents (yes: 75.2% n = 1613, no: 24.8%, n = 533). Safety, immunity, and trust in vaccines were the main reasons for vaccine acceptance. Distrust, uncertainties about vaccine safety and effectiveness and lack of belief in the COVID-19 pandemic triggered through media reports were the main reasons for rejecting the COVID-19 vaccination. With respect to vaccine, a small majority would prefer a less reactogenic vaccine even at the cost of a lower efficacy over a more effective but more reactogenic vaccine (55.7%, n = 1195 vs 41.5%, n = 890) while 2.8% (n = 61) of respondents said they would reject any vaccine. Country of origin had an important role in vaccine acceptance: 32.4% (n = 1121) would accept a vaccine from any country if licensed locally, but 15.1% (n = 511) would reject vaccines even if licensed from China,12.6% (n = 437), India 11.4% (n = 393), USA 8.0% (n = 276), Germany 7.8% (n = 271), Russia 7.7% (n = 267), UK and 5.0% (n = 173) from Belgium. Conclusion Sensitizing the public about the COVID-19 infection risk, vaccine development processes and ensuring vaccine safety through continuous communication and community engagement, with community leaders leading by example as well as the independent role of regulatory authorities in safety and efficacy evaluation, would improve COVID-19 vaccine acceptance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».