Will Africans take COVID-19 vaccination?
Notice bibliographique
Résumé
The economic and humanistic impact of COVID-19 pandemic is enormous globally. No definitive treatment exists, hence accelerated development and approval of COVID-19 vaccines, offers a unique opportunity for COVID-19 prevention and control. Vaccine hesitancy may limit the success of vaccine distribution in Africa, therefore we assessed the potentials for coronavirus vaccine hesitancy and its determinants among Africans. An online cross-sectional African-wide survey was administered in Arabic, English, and French languages. Questions on demographics, self-reported health status, vaccine literacy, knowledge and perception on vaccines, past experience, behavior, infection risk, willingness to receive and affordability of the SARS-COV-2 vaccine were asked. Data were subjected to descriptive and inferential statistics. A total of 5,416 individuals completed the survey. Approximately, 94% were residents of 34 African countries while the other Africans live in the Diaspora. Only 63% of all participants surveyed were willing to receive the COVID-19 vaccination as soon as possible and 79% were worried about its side effects. Thirty-nine percent expressed concerns of vaccine-associated infection. The odds of vaccine hesitancy was 0.28 (95% CI: 0.22, 0.30) among those who believed their risk of infection was very high, compared to those who believed otherwise. The odds of vaccine hesitancy was one-fifth (OR = 0.21, 95% CI: 0.16, 0.28) among those who believed their risk of falling sick was very high, compared to those who believed their risk of falling very sick was very low. The OR of vaccine hesitancy was 2.72 (95% CI: 2.24, 3.31) among those who have previously refused a vaccine for themselves or their child compared to counterparts with no self-reported history of vaccine hesitancy. Participants want the vaccines to be mandatory (40%), provided free of charge (78%) and distributed in homes and offices (44%). COVID-19 vaccine hesitancy is substantial among Africans based on perceived risk of coronavirus infection and past experiences.
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.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».