Vaccine hesitancy among hospital workers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Vaccine hesitancy is a serious issue and it affects the scientific achievements of health. This phenomenon has begun to be studied more often in health care workers, to find its determining factors. Objectives The aim was to determine the percentage of hospital workers who got vaccinated against the infection with SARS-CoV-2. Methods Beginning with October 2021, we conducted an online questionnaire in which 57 hospital workers participated. Preliminary results allowed us to assess the rate of vaccine hesitancy among this group. Results Out of the 57 hospital workers, the majority were vaccinated (n=45, 78.94%) in comparison to less than a quarter (n=12, 21.05%) that refused vaccination. The group of hospital workers included mostly nurses ( n=21, 36.84%). Also, 12 psychologists (21.05%), 11 doctors (19.29%), and 10 students (17.54%) were included. Among the cases that did not accept getting vaccinated against COVID-19, the highest percentage was occupied by nurses (n=9, 15.78%). Moreover, there were only one doctor and one psychologist who did not get vaccinated. Conclusions In the current pandemic times, the hesitancy and refusal of vaccination prove to be very challenging. It is important to explore their reasons and to promote health education programs. Disclosure No significant relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».