What Demographic, Social, and Contextual Factors Influence the Intention to Use COVID-19 Vaccines: 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
Background: During the COVID-19 crisis, an apparent growth in vaccine hesitancy has been noticed due to different factors and reasons. Therefore, this scoping review was performed to determine the prevalence of intention to use COVID-19 vaccines among adults aged 18–60, and to identify the demographic, social, and contextual factors that influence the intention to use COVID-19 vaccines. Methods: This scoping review was conducted by using the methodological framework for scoping review outlined by Arksey and O’Malley. A search strategy was carried out on four electronic databases: PubMed, Scopus, CINAHL, and PsycINFO. All peer-reviewed articles published between November 2019 and December 2020 were reviewed. Data were extracted to identify the prevalence of, and factors that influence, the intention to use COVID-19 vaccines. Results: A total of 48 relevant articles were identified for inclusion in the review. Outcomes presented fell into seven themes: demographics, social factors, vaccination beliefs and attitudes, vaccine-related perceptions, health-related perceptions, perceived barriers, and vaccine recommendations. Age, gender, education level, race/ethnicity, vaccine safety and effectiveness, influenza vaccination history, and self-protection from COVID-19 were the most prominent factors associated with intention to use COVID-19 vaccines. Furthermore, the majority of studies (n = 34/48) reported a relatively high prevalence of intention to get vaccinated against COVID-19, with a range from 60% to 93%. Conclusion: This scoping review enables the creation of demographic, social, and contextual constructs associated with intention to vaccinate among the adult population. These factors are likely to play a major role in any targeted vaccination programs, particularly COVID-19 vaccination. Thus, our review suggests focusing on the development of strategies to promote the intention to get vaccinated against COVID-19 and to overcome vaccine hesitancy and refusal. These strategies could include transparent communication, social media engagement, and the initiation of education programs.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle