COVID-19 Vaccine Hesitancy, Protective Behaviors, and Risk Perception among University Students in Alexandria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Quick vaccine rollouts and compliance with preventive strategies are crucial for acountry recovery from COVID-19, but vaccine hesitancy could prolong the pandemic and the needfor physical distancing and lockdowns. Aim of the study: was to assess the levels of COVID-19vaccine hesitancy, protective behaviors and risk perception among university students inAlexandria. Study design: An online cross-sectional exploratory survey research design was usedin this study. Setting: This study was conducted in all faculties affiliated to Alexandria University.Subjects: Convenient sample of 1000 university students were selected by equal allocation method.Tools of data collection: Three tools were used for data collection. The first tool was “VaccineHesitancy Scale” to assess the students’ hesitancy toward COVID-19 vaccines. The second tool was“The Protective behavior against COVID-19 Scale” to measure the protective behaviors againstCOVID-19. While, the third tool was “Risk Perception Scale” to measure the public risk perceptionfor public health emergencies. Results: The results of this study showed that more than one quarterof them had a high level of vaccine hesitancy, while less than half of them had a good level ofprotective behaviors against COVID 19. On the other hand, less than one quarter of the studiedstudents had high level of risk perception. Conclusion: The study concluded that universitystudents, are among the population at risk of being infected with COVID‐19 and transmitting theinfection to others owing to the sense of invulnerability and their poor compliance with protectivebehaviors, including administration of vaccination against Covid-19. Recommendations: It isessential to raise awareness among university students about Covid-19 to change negative vaccineattitudes and increase the acceptance and uptake of Covid-19 vaccines
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».