MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315874699 · doi:10.12688/f1000research.128912.1

The refusal of COVID-19 vaccination and its associated factors: a systematic review

2023· review· en· W4315874699 sur OpenAlexaboutno aff
Fredo Tamara, Jonny Karunia Fajar, Gatot Soegiarto, Laksmi Wulandari, Andy P. Kusuma, Erwin Alexander Pasaribu, Reza P. Putra, Muhammad Rizky, Tajul Anshor, Maya Novariza, Guruh Prasetyo, Adelia Pradita, Qurrata Aini, Mario V.P.H. Mete, Rahmat Yusni, Yama S. Putri, Chiranjib Chakraborty, Kuldeep Dhama, Harapan Harapan

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan TeknologiLembaga Pengelola Dana Pendidikan
Mots-clésOpen peer reviewCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Plant biologyVaccination2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyPhysiologyImmunologyBiologyOutbreakPathologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p>Background: To date, more than 10% of the global population is unvaccinated against the coronavirus disease 2019 (COVID-19), and the reasons why this population is not vaccinated are not well identified.</ns3:p> <ns3:p>Objectives: We investigated the prevalence of COVID-19 vaccine refusal and to assess the factors associated with COVID-19 vaccine refusal.</ns3:p> <ns3:p>Methods: A meta-analysis was conducted during August to November 2022 (PROSPERO: CRD42022384562). We searched articles investigating the refusal of COVID-19 vaccination and its potential associated factors in PubMed, Scopus, and the Web of Sciences. The quality of the articles was assessed using the Newcastle–Ottawa scale, and the data were collected using a pilot form. The cumulative prevalence of the refusal to vaccinate against COVID-19 was identified using a single-arm meta-analysis. The factors associated with COVID-19 vaccine refusals were determined using the Mantel-Haenszel method.</ns3:p> <ns3:p>Results: A total of 24 articles were included in the analysis. Our findings showed that the global prevalence of COVID-19 vaccine refusal was 12%, and the highest prevalence was in the general population, and the lowest prevalence was in the healthcare worker subgroup. Furthermore, individuals with a high socioeconomic status, history of previous vaccination, and medical background had a lower rate of COVID-19 vaccination refusal. Subsequently, the following factors were associated with an increased risk of COVID-19 vaccine refusal: being female, educational attainment lower than an undergraduate degree, and living in a rural area.</ns3:p> <ns3:p>Conclusion: Our study identified the prevalence of and factors associated with COVID-19 vaccine refusal. This study may serve as an initial reference to achieve global coverage of COVID-19 vaccination by influencing the population of COVID-19 vaccine refusal.</ns3:p>

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueF1000ResearchMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207