Confidence and Hesitancy During the Early Roll-out of COVID-19 Vaccines Among Black, Hispanic, and Undocumented Immigrant Communities: a 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
Black and Hispanic Americans have been hardest hit with COVID-19 infections, hospitalizations, and deaths, yet during the first several months of vaccine roll-out they had the lowest level of vaccine uptake. Primarily, our research on vaccine hesitancy focused on skepticism around the vaccine itself and its roll-out. Our search strategy used PUBMED and Google with a prescribed set of definitions and search terms for two reasons: there were limited peer-reviewed studies during early period of roll-out and real-time perspectives were crucially needed. Literature searches occurred in April 2021and covered September 2020-April 2021. Analyses included expert opinion, survey results and qualitative summaries. Overall, for the general U.S. population, there was considerable hesitancy initially that remained high during the early roll-out. The general population expressed concerns over the speed of vaccine development ("warp speed"), confidence in the competence of government being involved in the development of vaccines and general mistrust of government. Among Black and Hispanic Americans, hesitancy was further expressed as mistrust in the medical establishment that was related to past and current medical mistreatment. Undocumented immigrants worried about access to insurance and possible deportation. These results on confidence in the vaccine early during vaccine roll-out suggest diverse reasons that influence a person's decision to vaccinate or not. Additional barriers to vaccine uptake include complacency and access. To ensure health equity, particularly to address disparities in morbidity and mortality, vaccine hesitancy needs to be acknowledged and addressed as COVID-19 vaccine roll-out continues, and these observations calls for conscious planning to address these issues early with future health crises.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 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