COVID-19 vaccine hesitancy and influence of professional medical guidance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaccine hesitancy presents a major challenge during the COVID-19 pandemic. It is crucial to address the factors contributing to vaccine hesitancy necessary to control the associated morbidity and mortality. This study aimed to investigate the impact of professional medical guidance on the likelihood of receiving the COVID-19 vaccine in immigrants of USA and Canada. MATERIALS AND METHODS: A total of 92 immigrants in the USA and Canada who predominantly spoke Malayalam were recruited using social media platforms. An online survey was administered investigating participants' confidence in receiving the COVID-19 vaccine. Following, a short webinar was conducted by a medical professional explaining the efficacy and safety of the vaccine. A postwebinar survey was immediately given assessing the confidence and likelihood of receiving the vaccine. SPSS was used to generate descriptive statistics and Pearson Chi-square analysis where appropriate. RESULTS: < 0.01. CONCLUSION: Results from the current study demonstrate the successful delivery of professional medical guidance to the general public through online small-group sessions to help address the misconceptions surrounding the COVID-19 vaccine and combat vaccine hesitancy among vulnerable populations. Future studies should focus on interventions addressing vaccine hesitancy in larger and diverse populations and analyze other barriers to vaccination.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».