Registry Systems for COVID-19 Vaccines and Rate of Acceptability for Vaccination Before and After Availability of Vaccines in 12 Countries: A Narrative 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
Registry systems play a key role in promoting vaccination campaigns in the general population. In the present narrative review, we provide data from 12 12 countries for vaccination acceptance before the availability of COVID-19 vaccines and vaccination coverage once it is available. We selected a randomized representative sample of 12 countries from WHO regions and 194 total members by the Open Epi Random Program. We observed the results with different levels of vaccine acceptability between the studies that were performed before the availability of a vaccine against COVID-19 and the vaccination coverage after the availability of the COVID-19 vaccine. All the registry systems that were developed for the recent pandemic achieved the initial functional goals. Twelve months after the vaccination campaign has begun, varying results were reported for vaccination coverage against COVID-19 vaccines with rates as high as 98% (subjects with at least one dose of vaccine) in the United Arabic Emirates, and as low as 24% in South Africa. The United Arabic Emirates stood as the leader of the world with the highest number of vaccinations 88% fully vaccinated citizens followed by Canada with 80% fully vaccinated citizens. The available data suggest that vaccine registry systems could help increase vaccination coverage and aim in the control of future outbreaks.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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