Knowledge, Beliefs, and Intention to Vaccinate against COVID-19 among the Seventh Day Adventists in Southeast Asia Region
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The vaccine rollout in the Asian region was slower than in other countries. Factors such as lack of knowledge and skepticism towards the vaccine were noted. On the other hand, the influence of religious leaders on the congregation was enormous, including their intention to vaccinate. Guided by the Health Belief Model theory, this study aimed to explore the knowledge, belief and perceived susceptibility and severity of COVID, the perceived benefits and barriers of the vaccines, and the intention to vaccinate among the Seventh Day Adventists in Asia. Methods: This was a descriptive study with respondents chosen through a multi-stage sampling method within the Asian region. A validated self-survey questionnaire, piloted among 40 respondents, was used using the Google online form. Data gathering was conducted for one month, from May until June 2021. Results: Out of 400 questionnaires distributed, 396 responded with a return rate of 0.99%. The majority were aged 18-29 years (43.2%), men (61.4%), married (50.2%), completed a bachelors' degree (49.5%), currently working (65.4%), and have been a member of the church for 20 years (30.8%). The majority had excellent knowledge regarding the vaccine (mean 4.72, ± 1.33); despite having low belief in the vaccine (mean 2.18, ± 0.43), low perception of their susceptibility to acquiring COVID (mean 2.43, ± 0.34), low perception on the seriousness of COVID (mean 2.30, ±0.40), low perception on vaccine benefits (mean 2.27, ± 0.45), and perceived low barrier on being vaccinated (mean 2.27, ±.45). Most of them intend to vaccinate (67.3%). Conclusion: The findings of this study suggest that the majority of Adventists intend to vaccinate. However, there is a need for health education to enhance their belief in the vaccine and change their negative perception about their susceptibility and severity of COVID.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».