COVID-19 vaccine hesitancy in Africa: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> <bold>Background: </bold>Vaccination against the novel coronavirus is one of the most effective strategies for combating the global Coronavirus disease (COVID-19) pandemic. Vaccine hesitancy has however emerged as a major obstacle in several regions of the world, including Africa.<bold>Objective</bold>: To rapidly summarize the literature on COVID-19 vaccine hesitancy in Africa.<bold>Methods:</bold> We searched OVID Medline, Google Scholar, African Journals Online, and African Index Medicus for studies published from January 1, 2020, to July 5, 2021, examining acceptance or hesitancy towards the COVID-19 vaccine in Africa. Information on study characteristics study participants’ attitudes towards COVID-19 vaccine were extracted from the included articles. Factors associated with vaccine hesitancy or uptake were grouped as themes and summarized.<bold>Results:</bold> A total of 16 articles met the eligibility criteria and were included in the review. Majority of the studies were conducted in Nigeria and Democratic Republic of Congo. Studies conducted in Ghana, Somalia, Uganda, Benin, Cameroon, Malawi, Mali, Ethiopia, and South Africa were also included in the review. The vaccine acceptance rate ranged from 15.4 to 88.8 %. The major reasons for vaccine hesitancy were concerns with vaccine safety and side effects, lack of trust for pharmaceutical industries and vaccination trials, and misinformation or conflicting information from the media. Factors associated with positive attitudes towards the vaccine included being male, having a higher level of education, and fear of contracting the virus.<bold>Conclusion: </bold>Our review provides important considerations for addressing the challenge of COVID-19 vaccine hesitancy and blunting the impact of the pandemic in Africa.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découle