Covid-19 Vaccine Acceptance and Predictors of Hesitance among Antenatal care Booked Pregnant in North West Ethiopia 2021: Implications for Intervention and Cues to Action
Notice bibliographique
Résumé
Despite efforts to decrease the burden, vaccine hesitancy is increasing worldwide and deterring efforts to control the spread of COVID-19 after the approval of SARS-CoV-2 vaccines. This study aims to assess levels of COVID-19 vaccine acceptance and predictors of hesitancy for pregnant women attending antenatal care in Ethiopia.
 Methods: Facility-based cross-sectional study was employed among 336 pregnant women from April 7 to June 10, 2021. The systematic random sampling technique was used to select pregnant from three health centers. Epi-Data version 3.2 and STATA/14 software were used for both data entry and analysis, respectively. A Logistic regression model was used to identify predictors of COVID-19 vaccine hesitance. Adjusted odds ratio (AOR) with a 95% confidence interval was used to estimate the strength of association at P<0.05.
 Result: This study included 336 pregnant mothers who were booked ANC in three health centers. The overall levels of COVID-19 vaccine acceptance among pregnant mothers were 79.17 %(95%CI: 74.5 --83.2). Whereas, having poor attitude towards COVID-19 vaccines (AOR=9.4; 95%CI: 3.7--21.1, P<0.001), monthly income ≤118.5 US dollar (AOR =6.3; 95%CI: 2.9--12.2, P<0.002), Mother who are illiterate and started ANC (AOR=9.5; 95%CI: 4.6--22.6, P<0.001), Being unplanned pregnant (AOR =7.5; 95%CI: 3.6-11.2, P<0.002), first time ANC initiated (AOR =4.2; 95%CI: 2.9--15.1, P<0.001), and pregnant didn’t used social media (AOR= 6.0: 95%CI: 2.5--14.6, P< 0.02) were significantly associated with COVID-19 Vaccine hesitance.
 Conclusion: The acceptability of the COVID-19 vaccine among pregnant mothers was insufficient compared with previous research. Health care workers should provide health education during ANC visits to change their negative attitude and reassurance for the safety and effectiveness of the COVID-19 vaccine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».