Improving COVID-19 Vaccine Uptake among Black Populations: A Systematic Review of Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Given the growing body of evidence on COVID-19 vaccine hesitancy among Black populations, the aim of this systematic review was to identify the interventions and strategies used to improve COVID-19 vaccine confidence and uptake among Black populations globally. To identify relevant studies, we conducted a systematic review of the literature based on a systematic search of 10 electronic databases: MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, Scopus, Cochrane Library, Web of Science, Sociological Abstracts, Dissertations and Theses Global, and SocINDEX. We screened a total of 1728 records and included 14 peer-reviewed interventional studies that were conducted to address COVID-19 vaccine hesitancy among Black populations. A critical appraisal of the included studies was performed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. The intervention strategies for increasing COVID-19 vaccine uptake were synthesized into three major categories: communication and information-based interventions, mandate-based interventions, and incentive-based interventions. Interventions that incorporated communication, community engagement, and culturally inclusive resources significantly improved vaccine uptake among Black populations, while incentive- and mandate-based interventions had less impact. Overall, this systematic review revealed that consideration of the sociocultural, historical, and political contexts of Black populations is important, but tailored interventions that integrate culture-affirming strategies are more likely to decrease COVID-19 vaccine hesitancy and increase uptake among Black populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,017 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».