Understanding and addressing COVID-19 vaccine hesitancy in low and middle income countries and in people with severe mental illness: Overview and recommendations for Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
Despite the speedy development of vaccines for COVID-19, their rollout has posed a major public health challenge, as vaccine hesitancy (VH) and refusal are high. Addressing vaccine hesitancy is a multifactorial and context-dependent challenge. This perspective focuses on VH in the world region of Latin America and the Caribbean (LAC) and includes people suffering from severe mental illness, therefore covering populations and subpopulations often neglected in scientific literature. We present an overview of VH in LAC countries, discussing its global and historical context. Vaccine uptake has shown to widely vary across different subregions of LAC. Current data points to a possible correlation between societal polarization and vaccination, especially in countries going through political crises such as Brazil, Colombia, and Venezuela. Poor accessibility remains an additional important factor decreasing vaccination rollout in LAC countries and even further, in the whole Global South. Regarding patients with severe mental illness in LAC, and worldwide, it is paramount to include them in priority groups for immunization and monitor their vaccination coverage through public health indicators.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».