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Enregistrement W4213146239 · doi:10.1016/j.jmh.2022.100086

Ethnic/racial minorities’ and migrants’ access to COVID-19 vaccines: A systematic review of barriers and facilitators

2022· review· en· W4213146239 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Abba‐Aji, David Stückler, Sandro Galea, Martin McKee

Notice bibliographique

RevueJournal of Migration and Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupCritical appraisalCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineQualitative researchDemographyPolitical scienceSociologyAlternative medicineSocial sciencePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are widespread concerns that ethnic minorities and migrants may have inadequate access to COVID-19 vaccines. . Improving vaccine uptake among these vulnerable groups is important towards controlling the spread of COVID-19 and reducing unnecessary mortality. Here we perform a systematic review of ethnic minorities' and migrants' access to and acceptance of COVID-19 vaccines. METHODS: We searched PubMed and Web of Science databases for papers published between 1 January 2020 and 7 October 2021. Studies were included if they were peer-reviewed articles; written in English, included data or estimates of ethnic minorities' or migrants' access to vaccines; and employed either qualitative or quantitative methods. Of a total of 248 studies screened, 33 met these criteria and included in the final sample. Risk of bias in the included studies was assessed using Newcastle Ottawa Scale and Critical Appraisal Skills Program tools. We conducted a Synthesis Without Meta-analysis for quantitative studies and a Framework synthesis for qualitative studies. RESULTS: = 1). There was consistent evidence of elevated levels of COVID-19 vaccine hesitancy among Black/Afro-Caribbean groups in the US and UK, while studies of Hispanic/Latino populations in the US and Asian populations in the UK provided mixed pictures, with levels higher, lower, or the same as their White counterparts. Asians in the US had the highest COVID-19 vaccine acceptance compared to other ethnic groups. There was higher vaccine acceptance among migrant groups in Qatar and China than in the general population. However, migrants to the UK experienced barriers to vaccine access, mainly attributed to language and communication issues. Lack of confidence, mainly due to mistrust of government and health systems coupled with poor communication were the main barriers to uptake among Black ethnic minorities and migrants. CONCLUSIONS: Our study found that low confidence in COVID-19 vaccines among Black ethnic minorities driven by mistrust and safety concerns led to high vaccine hesitancy in this group. Such vaccine hesitancy rates constitute a major barrier to COVID-19 vaccine uptake among this ethnic minority. For migrants, convenience factors such as language barriers, fear of deportation and reduced physical access reduced access to COVID-19 vaccines. Building trust, reducing physical barriers and improving communication and transparency about vaccine development through healthcare workers, religious and community leaders can improve access and facilitate uptake of COVID-19 vaccines among ethnic minority and migrant communities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,318 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations187
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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