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Enregistrement W4313346574 · doi:10.2196/43055

Preference and Willingness to Pay for the Regular COVID-19 Booster Shot in the Vietnamese Population: Theory-Driven Discrete Choice Experiment

2022· article· en· W4313346574 sur OpenAlexvenueno aff
Bach Xuan Tran, Anh Linh, Laurent Boyer, Pascal Auquier, Huong Thi Le, Trang Huyen Thi Dang, Khuy Minh Cao, Linh Dieu Thi Le, Lam Tung Ngoc Cu, Bang Viet Ly, Duong Anh Thi Nguyen, Manh Duc Nguyen, Carl A. Latkin, Roger Ho, Cyrus S. H. Ho, Melvyn Zhang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWillingness to payBooster (rocketry)VaccinationSnowball samplingVietnameseHerd immunityMedicinePopulationEnvironmental healthCross-sectional studyPublic healthEconomicsImmunologyNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 booster vaccination rate has declined despite the wide availability of vaccines. As COVID-19 is becoming endemic and charges for regular booster vaccination are being introduced, measuring public acceptance and the willingness to pay for regular COVID-19 boosters is ever more crucial. OBJECTIVE: This study aims to (1) investigate public acceptance for regular COVID-19 boosters, (2) assess the willingness to pay for a COVID-19 booster shot, and (3) identify factors associated with vaccine hesitancy. Our results will provide crucial insights into and implications for policy response as well as the development of a feasible and effective vaccination campaign during Vietnam's waning vaccine immunity period. METHODS: A cross-sectional study was conducted among 871 Vietnamese online participants from April to August 2022. An online questionnaire based on the discrete choice experiment (DCE) design was developed, distributed using the snowball sampling method, and subsequently conjointly analyzed on the Qualtrics platform. A history of COVID-19 infection and vaccination, health status, willingness to vaccinate, willingness to pay, and other factors were examined. RESULTS: Among the participants, 761 (87.4%) had received or were waiting for a COVID-19 booster shot. However, the willingness to pay was low at US $8.02, and most participants indicated an unwillingness to pay (n=225, 25.8%) or a willingness to pay for only half of the vaccine costs (n=222, 25.4%). Although information insufficiency and a wariness toward vaccines were factors most associated with the unwillingness to pay, long-term side effects, immunity duration, and mortality rate were the attributes the participants were most concerned with during the vaccine decision-making period. Participants who had children less than 18 years old in their homes infected with COVID-19 had a lower willingness to pay (odds ratio [OR] 0.54, 95% CI 0.39-0.74). Respondents who had children under 12 years old in their family who received at least 1 vaccine dose had a higher willingness to pay (OR 2.03, 95% CI 1.12-3.66). The burden of medical expenses (OR 0.33, 95% CI 0.25-0.45) and fear of the vaccine (OR 0.93, 95% CI 0.86-1.00) were negative factors associated with the level of willingness to pay. CONCLUSIONS: A significant inconsistency between high acceptance and a low willingness to pay underscores the role of vaccine information and public trust. In addition to raising awareness about the most concerning characteristics of the COVID-19 booster, social media and social listening should be used in collaboration with health professionals to establish a 2-way information exchange. Work incentives and suitable mandates should continue to encourage workforce participation. Most importantly, all interventions should be conducted with informational transparency to strengthen trust between the public and authorities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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