COVID-19 vaccination coverage and linkages with public willingness to receive vaccination prior to vaccine roll-out: Evidence from Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rapid development of multiple SARS-CoV-2 vaccines within one year of the virus’s emergence is unprecedented and redefines the timeline for vaccine approval and rollout. Consequently, over 13 billion COVID-19 vaccine doses have been administered worldwide, accounting for ∼70% of the global population. Despite this steadfast scientific achievement, many inequalities exist in vaccine distribution and procurement, particularly in low- and middle-income countries such as those in Africa. This stems from the cost of COVID-19 vaccines, storage and cold-chain challenges, distribution to remote areas, proper personnel training, and so on. In addition to logistical challenges, many developed nations rapidly procured available vaccines, administering second and third doses and leaving many developing nations without the first dose. In this paper, we explore the level of reception to COVID-19 vaccines prior to their availability in Rwanda using a survey-based approach. While several countries reported spikes in vaccine hesitancy generally coinciding with new information, new policies, or newly reported vaccine risks, Rwanda functions as an exemplar for controlling disease burden and educating locals regarding the benefits of vaccination. We show that, even before COVID-19 vaccines were available, many Rwandans (97%) recognized the importance of COVID-19 vaccination and (93%) were willing to receive a COVID-19 vaccine following vaccine availability. Our results underscore the level of preparedness in Rwanda, which rivals and outcompetes many developed nations in terms of vaccination rate (nearing 80% in Rwanda), vaccine acceptance, and local knowledge relating to vaccination. Furthermore, in addition to the whole-of-government coordination as well as tailored delivery approach, previously developed practices relating to vaccination and communication surrounding the Ebola Virus Disease may have compounded the COVID-19 vaccine program in Rwanda, prior to its implementation.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».