COVID-19 vaccine hesitancy and willingness to pay: Emergent factors from a cross-sectional study in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prior to the COVID-19 pandemic, it took at least several years to develop vaccines for prevention of infectious diseases. The COVID-19 vaccine is the first to be developed within a period of one year. The expediency associated with the development of the COVID-19 vaccine has however been hampered by vaccine hesitancy and other relevant factors that could influence consequent immunisation. This study aimed at investigating factors associated with vaccine hesitancy and willingness to pay for COVID-19 vaccination. METHODS: A cross-sectional approach was used to undertake online and physical data collection with a validated questionnaire. RESULTS: A total of 1767 valid responses were received, female participants were in the minority (42.2%), majority (54.9%) of the study participants were between the ages of 18 and 30 years, and more than half (53.8%) of the participants were educated up to first degree level. Slightly above half (52.9%) of the study participants indicated that they were worried about side effects that may be associated with COVID-19 vaccines, and this may likely prevent them from taking the vaccine. A strong majority (85.1%) of the study participants indicated that COVID-19 vaccine should be administered at no cost to citizens. Only a quarter (26%) of the participants were willing to pay a fee for COVID-19 vaccination. Also, older participants and those that had been previously infected with COVID-19 were more likely to pay for COVID-19 vaccination. CONCLUSION: This study provides critical insights which could influence immunisation efforts during the pandemic. An early understanding of population perceptions of the COVID-19 vaccine can be invaluable in designing successful campaigns. This is even more critical, given supply limitations, access issues and vaccines' inequity occasioned by the international scramble.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».