Attitude Towards COVID-19 Vaccination Among Healthcare Workers: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Availability and accessibility of a safe COVID-19 vaccine do not necessarily guarantee an effective means to mitigate the pandemic. However, the fragile hero's or health care worker's attitude toward the vaccine is of paramount importance to promote its acceptance. So, the current review aims to provide the latest assessment of healthcare workers' attitudes toward the COVID-19 vaccination and its contributing factor worldwide. METHODS: Peer-reviewed surveys in English indexed via an electronic database in Google Scholar, Science Direct and PubMed were systematically searched. The review was carried out per the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA-2009) and registered on PROSPERO (CRD42021265534). RESULTS: Originally 8039 articles were searched from three databases PubMed, Science direct, and Google scholar. Finally, 24 studies met the inclusion criteria and made the root for the estimates of the attitude of COVID -19 vaccinations. In about two-thirds of the studies, respondents showed a positive attitude (≥50%) toward COVID-19 vaccination. However, in about one-quarter of the studies, a negative attitude (<50%) against vaccination was reported. Factors related to the attitude of healthcare workers toward COVID-19 vaccination include age, sex, profession, concerns about the safety of vaccines and fear of COVID-19, trust in the accuracy of the measures taken by the government, flu vaccination during the previous season, comorbid chronic illness, history of recommendation, and depression symptoms in the past week. CONCLUSION: Although most studies report that healthcare workers have a positive attitude toward COVID-19 vaccination, quite a few surveys mention negative attitudes towards the use of vaccines, which may reflect missed opportunities or challenges for the international efforts aimed at mitigating the pandemic. Still, we need to continue to make more efforts to change the attitudes of the uncertain healthcare workers to increase the uptake of the vaccine and deal with the multi-faceted impact of infection.
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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 | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».