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Enregistrement W4300982306 · doi:10.36519/kd.2022.4208

Social Attitude Towards COVID-19 Vaccine 1 Year After The Pandemic

2022· article· en· W4300982306 sur OpenAlexaboutno aff
Yasemin Durduran, Nazlım Aktuğ Demir, Lütfi Saltuk Demir, Bahar Kandemir, İpek Duman, Mehtap Yücel

Notice bibliographique

RevueKlimik Dergisi/Klimik Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Logistic regressionVaccinationMedicinePandemicDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineImmunologyInternal medicineDiseaseGeographyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To increase vaccine awareness, we aimed to determine individuals’ knowledge and behavioral approach to the COVID-19 vaccine. Methods: The data of this cross-sectional study were obtained online between June and July 31, 2021. One thousand one hundred seventy-six people over the age of 18 were included in the study. The researchers developed a data collection form consisting of 27 questions. Mean±standard deviation and median (1st quarter-3rd quarter) values, numbers, and percentages were used to summarize the data. Chi-square (χ2) test was used to show the relationship between categorical variables. Independent predictors of participants’ vaccine hesitancy/rejection were analyzed using logistic regression. Statistically, data with p<0.05 were considered significant. Results: A total of 1176 people, 55.7% of whom were women, with a mean age of 39.75±11.27 years, were included in the study. 71.6% of the participants were married, and 78.9% had a university/postgraduate degree. 9.7% of the participants stated that they were hesitant about the COVID-19 vaccine, and 7.1% refused the COVID-19 vaccine or would not be vaccinated when it was their turn. According to the logistic regression model established to examine the factors that may affect vaccine rejection; Age, the resources used to obtain information about the vaccine, the thought that it would not protect for two years, or the vaccine side effects were high, and the most effective way to get rid of the pandemic was not vaccination, were determined as the factors affecting vaccine rejection. Conclusion: As a result of the research, it was found that the participants had a positive attitude towards the COVID-19 vaccine. It was determined that 9.7% of the study group had vaccine hesitancy, and 7.1% had vaccine rejection. Keywords: Vaccine hesitancy, vaccine rejection, COVID-19 vaccines

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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