Awareness and likelihood of accepting COVID-19 vaccines among the university students of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Massive vaccination is very important to end the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. This study determined the willingness to receive a COVID-19 vaccine by the university students of Bangladesh and identified their apprehension about the effectiveness and safety of COVID-19 vaccines. Students were invited to complete an online cross-sectional survey (April 3 to June 10, 2021) to explore the intention to receive a COVID-19 vaccine and other factors regarding the responsiveness of the COVID-19 vaccine. Among the 191 respondent students, 52.9% willingly agreed to receive a vaccine, where the remaining was either not decided yet (27.7%) or was not intended to get vaccinated (15.7%). The odd of getting a vaccine were only 1.15. About 83.2% of students were conscious about the severity of COVID-19 and many students responded that they are well-versed about vaccine activity (67.5%) and risk factors (66%). Among the approved vaccines, most students preferred the Oxford-AstraZeneca COVID-19 vaccine ChAdOx1 (38.7%) and Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine BNT162b2 (34%). As some of the students still have lesser intent to accept vaccines, public health officials need to be more proactive to focus on vaccine safety and benefits to enhance vaccine coverage among university students of Bangladesh.
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 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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».