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Enregistrement W4247874827 · doi:10.21203/rs.3.rs-444605/v3

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

2021· preprint· en· W4247874827 sur OpenAlexafffund
Adugna Kebede, Robert Kanwagi, Asrat Dibaba Tolossa, Md Abul Kalam, Thomas P. Davis, Heidi J. Larson

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaGovernment of Canada
Mots-clésHealth belief modelTheory of reasoned actionPsychological interventionVaccinationDeveloping countryPsychologyPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthSocial psychologyMedicineEconomic growthEconomicsImmunologyHealth promotionDiseasePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: While a vaccine is the only clinical preventive measure to control the infection and mortality caused by SARS-CoV-2 (COVID-19), 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, but there is a lack of evidence around COVID-19 vaccine refusal and delay from a behavioural perspective. This study aims to identify the behavioural determinants of COVID-19 vaccine acceptance and provide recommendations to design actionable interventions to increase the uptake of the COVID-19 vaccine in six lower-and-middle income countries. Methods: Taking into consideration the Health Belief Model (HBM), Theory of Reasoned Action (TRA), and other behavioural models, a Barrier Analysis (BA) approach was employed to examine twelve potential behavioural determinants of vaccine acceptance in Bangladesh, India, Myanmar, Kenya, the Democratic Republic of Congo, and Tanzania. In all six countries, at least 45 interviews with those who intended to take 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 (a p-value of less than 0.05) differences between Acceptors and Non-acceptors and to identify which beliefs were most highly associated with acceptance and non-acceptance of the behaviour based on estimated relative risk (ERR). Results: The analysis showed that perceived social norms, perceived positive and negative consequences, perceived risk of getting COVID-19, perceived severity of COVID-19, trust in COVID-19 vaccines, perceived safety of COVID-19 vaccines, and expected access to COVID-19 vaccines had the highest association with COVID-19 vaccine acceptance in Bangladesh, Kenya, Tanzania, and DRC. Additional behavioural determinants found to be significant in both 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. The study also identified important perceptions and beliefs around COVID-19 and its severity, advantages and disadvantages of being vaccinated, and action efficacy of the vaccine to control the spread of the virus. Conclusion: Many of the determinants 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 in order to significantly increase the uptake of COVID-19 vaccine 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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