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Enregistrement W4210311237 · doi:10.3390/vaccines10020214

Behavioural Determinants of COVID-19-Vaccine Acceptance in Rural Areas of Six Lower- and Middle-Income Countries

2022· article· en· W4210311237 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésTanzaniaVaccinationHealth belief modelPsychological interventionEnvironmental healthPublic healthTheory of reasoned actionMedicineSocioeconomicsPsychologySocial psychologyHealth promotionImmunologyEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delayed acceptance or refusal of COVID-19 vaccines may increase and prolong the threat to global public health and the economy. Identifying behavioural determinants is considered a critical step in explaining and addressing the barriers of vaccine refusal. This study aimed to identify the behavioural determinants of COVID-19-vaccine acceptance and provide recommendations to design actionable interventions to increase uptake of the COVID-19 vaccine in six lower- and middle-income countries. Taking into consideration the health belief model and the theory of reasoned action, a barrier analysis approach was employed to examine twelve potential behavioural determinants of vaccine acceptance in Bangladesh, India, Myanmar, Kenya, the Democratic Republic of the Congo (DRC), and Tanzania. In all six countries, at least 45 interviews with those who intended to get the vaccine (“Acceptors”) and another 45 or more interviews with those who did not (“Non-acceptors”) were conducted, totalling 542 interviews. Data analysis was performed to find statistically significant (p < 0.05) differences between Acceptors and Non-acceptors of COVID-19 vaccines and to identify which beliefs were most highly associated with acceptance and non-acceptance of vaccination based on the estimated relative risk. The analysis showed that perceived social norms, perceived positive and negative consequences, perceived risk, perceived severity, trust, perceived safety, and expected access to COVID-19 vaccines had the highest associations with COVID-19-vaccine acceptance in Bangladesh, Kenya, Tanzania, and the DRC. Additional behavioural determinants found to be significant in Myanmar and India were perceived self-efficacy, trust in COVID-19 information provided by leaders, perceived divine will, and perceived action efficacy of the COVID-19 vaccines. Many of the determinants were found to be significant, and their level of significance varied from country to country. National and local plans should include messages and activities that address the behavioural determinants found in this study to significantly increase the uptake of COVID-19 vaccines across these countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,283 · 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