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Enregistrement W3205678096 · doi:10.1186/s12889-021-11880-9

Knowledge, attitudes and perceptions towards COVID-19 vaccinations: a cross-sectional community survey in Bangladesh

2021· article· en· W3205678096 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiostatisticsVaccinationCross-sectional studyFamily medicinePublic healthPopulationHealth belief modelQuarter (Canadian coin)DemographyEnvironmental healthHealth educationImmunologyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several vaccines have been approved for use against coronavirus disease (COVID-19) and distributed globally in different regions. However, general community knowledge, attitudes and perceptions towards COVID-19 vaccinations are poorly understood. Thus, the study aimed to investigate community knowledge, attitudes and perceptions towards COVID-19 vaccinations in Bangladesh. METHODS: An exploratory and anonymous population-based e-survey was conducted among 1658 general individuals (55.6% male; mean age = 23.17 ± 6.05 years; age range = 18-65 years). The survey was conducted using a semi-structured and self-reported questionnaire containing informed consent along with four sections (i.e., socio-demographics, knowledge, attitudes, and perceptions). Multiple linear regression was performed to determine the variables predicting knowledge, and attitudes towards COVID-19 vaccinations. RESULTS: The mean scores of knowledge and attitudes were 2.83 ± 1.48 (out of 5) and 9.34 ± 2.39 (out of 12) respectively. About a quarter of participants thought that the COVID-19 vaccination available in Bangladesh is safe, only 60% will have the vaccination and about two-thirds will recommend it to family and friends. In the multiple regression model, higher SES, having university/ higher levels of education, having nuclear families and having previous history of essential vaccines uptake were associated with knowledge; whilst attitudes were significantly associated with being female and having previous history of essential vaccines uptake. Just over half of the participants thought that everyone should be vaccinated and 61% responded that health workers should be vaccinated first on priority basis. 95% of respondents believed the vaccine should be administered free of charge in Bangladesh and almost 90% believed that the COVID-19 vaccine used in Bangladesh may have side effects. CONCLUSIONS: The findings reflect inadequate knowledge but more positive attitudes towards COVID-19 vaccine among the general population in Bangladesh. In order to improve knowledge, immediate health education programs need to be initiated before mass vaccination are scheduled.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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