MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283758677 · doi:10.1038/s41467-022-31441-x

Revisiting COVID-19 vaccine hesitancy around the world using data from 23 countries in 2021

2022· article· en· W4283758677 sur OpenAlexaff
Jeffrey V. Lazarus, Katarzyna Wyka, Trenton M. White, Camila A Picchio, Kenneth Rabin, Scott C. Ratzan, Jeanna Parsons Leigh, Jia Hu, Ayman El-Mohandes

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesEuropean Social FundGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésVaccinationPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineEnvironmental healthPublic healthLogistic regressionSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessFamily medicineDiseaseVirologyInfectious disease (medical specialty)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic continues to impact daily life, including health system operations, despite the availability of vaccines that are effective in greatly reducing the risks of death and severe disease. Misperceptions of COVID-19 vaccine safety, efficacy, risks, and mistrust in institutions responsible for vaccination campaigns have been reported as factors contributing to vaccine hesitancy. This study investigated COVID-19 vaccine hesitancy globally in June 2021. Nationally representative samples of 1,000 individuals from 23 countries were surveyed. Data were analyzed descriptively, and weighted multivariable logistic regressions were used to explore associations with vaccine hesitancy. Here, we show that more than three-fourths (75.2%) of the 23,000 respondents report vaccine acceptance, up from 71.5% one year earlier. Across all countries, vaccine hesitancy is associated with a lack of trust in COVID-19 vaccine safety and science, and skepticism about its efficacy. Vaccine hesitant respondents are also highly resistant to required proof of vaccination; 31.7%, 20%, 15%, and 14.8% approve requiring it for access to international travel, indoor activities, employment, and public schools, respectively. For ongoing COVID-19 vaccination campaigns to succeed in improving coverage going forward, substantial challenges remain to be overcome. These include increasing vaccination among those reporting lower vaccine confidence in addition to expanding vaccine access in low- and middle-income 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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations457
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207