An Insight Into the Acceptance and Hesitancy of COVID-19 Vaccines in Pakistan: A Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: COVID-19 vaccines are found to be effective interventions to tackle COVID-19. However, the hesitancy towards its acceptance has been rising in Pakistan. This study highlights the opinion of the general population in Pakistan regarding the acceptance and hesitancy of COVID-19 vaccination. METHODS: A descriptive cross-sectional survey study was conducted among Pakistanis from December 2021 to January 2022. Adult respondents that have and have not received COVID-19 vaccinations were included in this study. Data collection was obtained through questionnaires that assessed acceptance and hesitancy toward COVID-19 vaccines. Statistical analysis was performed using IBM SPSS software version 25 for Windows. RESULTS: We obtained 367 respondents with 333 respondents completing the questionnaire. There were 259 respondents who have been vaccinated. A total of 67.9% of responses agreed that vaccines could control the COVID-19 pandemic. The reasons for not getting vaccination were afraid of adverse effects (48.6%) and COVID-19 vaccines not being tested thoroughly (30.9%). The main reason for vaccine acceptance was awareness about vaccines (23.1%), a belief that vaccines can stop severe COVID-19 disease (16.8%), and self-protection (14.7%). CONCLUSION: Most Pakistanis agreed that vaccines could manage the pandemic. Vaccine acceptance was contributed by the awareness and belief regarding the protective effects of vaccines while vaccine hesitancy was due to the public's doubt about the vaccines' side effects and testing. The Pakistan government should focus on emphasizing knowledge about vaccines, educating the vaccines' adverse effects, and utilizing social media in doing so.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».