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Enregistrement W4316465007 · doi:10.3390/ijerph20021561

Proposing a New Conceptual Syndemic Framework for COVID-19 Vaccine Hesitancy: A Narrative Review

2023· review· en· W4316465007 sur OpenAlexaff
Bara’ Abdallah AlShurman, Zahid A Butt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyndemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Narrative2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Conceptual frameworkNarrative reviewEnvironmental healthPsychologyVirologyMedicineSociologyIntensive care medicineSocial scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Discussions regarding syndemics have dominated research in recent years. Vaccine hesitancy has also been propelled to the forefront. In this narrative review, we aim to frame a novel syndemic framework to understand the interaction between vaccine hesitancy, COVID-19, and negative health outcomes. METHODS: A non-systematic electronic search was conducted in PubMed and Google Scholar. Search criteria were limited to articles published between November 2019 and June 2022. Articles related to the COVID-19 syndemic and vaccine hesitancy were included. RESULTS: Our review revealed that the adherence to COVID-19 regulations-although they were effective in preventing COVID-19 transmission, cases, and deaths-created a dynamically unstable 'vicious cycle' between undesirable health, economic, and social outcomes. The "accumulation" of complex stressors decreased individuals' cognitive flexibility and hindered them from making decisions and getting vaccinated. Furthermore, it increased individuals' risk of acquiring COVID-19, losing their employment, increasing poverty, and decreasing healthcare utilization. We illustrated how the amalgamation of sociodemographic and contextual factors associated with COVID-19 might impact people's vaccine decisions, making them more hesitant toward COVID-19 vaccination. Failing to receive vaccinations increases the chances of COVID-19 transmission, hospitalization, and other negative health outcomes. CONCLUSIONS: Understanding the interaction between these factors is essential to provide policymakers with inspiration to set appropriate interventions for promoting COVID-19 vaccination acceptance to decrease the overall burden of pandemics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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