Coverage of Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) Booster Dose (Precautionary) in the Adult Population: An Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background The coronavirus disease-2019 (COVID-19) pandemic devastated public health worldwide, including India. COVID-19 vaccines and their boosters are life-saving developments that have helped prevent and control the spread of COVID-19. We conducted this study to assess the coverage of the booster dose in an Indian population (the third dose of the COVID-19 vaccine in India is referred to as the booster or precautionary dose), record the reasons for not taking the booster dose, and determine the effectiveness of the booster. The levels of adherence to COVID-19 precautionary behavior was also assessed. Methods We conducted a descriptive, cross-sectional study using convenient sampling via an online survey of 550 respondents older than 18 in the second quarter of 2022. The respondents were distributed among 18 states and union territories in India. The data were analyzed as simple proportions and percentages. Results Of the 550 respondents, 152 (27.6%) received the booster dose, indicating low coverage. A small percentage of respondents (7.2%) reported suffering from COVID-19 following the booster, of whom 91% were medical professionals. The most common reported reason for not taking the vaccine was that the respondents were not yet due for their dose (48.1%). The time between the second dose of the COVID-19 vaccine and the booster had no impact on infection rates. Men were less likely to adhere to COVID-19 precautionary behavior than women, despite similar vaccination rates. Conclusion The COVID-19 vaccine booster had a low acceptance in our study population, with roughly one-quarter of the population receiving the booster. The booster dose has been influential in the prevention of COVID-19. Most respondents followed behavioral safety measures despite the decline of active cases of COVID-19 in India following the Omicron wave. Our results indicate a need to strengthen public strategies to affect behavioral changes, such as improving India's Behavior Change Communication program to ensure adequate booster dose coverage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».