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Enregistrement W4323652179 · doi:10.2196/43893

Willingness to Vaccinate Against Herpes Zoster and Its Associated Factors Across WHO Regions: Global Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4323652179 sur OpenAlexvenueno aff
Qiang Wang, Liuqing Yang, Lan Li, Chang Liu, Hui Jin, Leesa Lin

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Scholarship CouncilInnovation and Technology CommissionGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésVaccinationWillingness to payContext (archaeology)MedicineMeta-analysisImmunizationHealth careDemographyEnvironmental healthImmunologyGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A life-course immunization approach would enhance the quality of life across all age groups and improve societal well-being. The herpes zoster (HZ) vaccine is highly recommended for older adults to prevent HZ infection and related complications. The proportions of willingness to receive the HZ vaccine varies across countries, and various kinds of factors, including sociodemographics and individual perceptions, influence the willingness to vaccinate. OBJECTIVE: We aim to estimate the HZ vaccination willingness rate and identify factors associated with vaccine uptake willingness across all World Health Organization (WHO) regions. METHODS: A global systematic search was performed on PubMed, Web of Science, and the Cochrane Library for all papers related to the HZ vaccine published until June 20, 2022. Study characteristics were extracted for each included study. Using double arcsine transformation, vaccination willingness rates with 95% CIs were pooled and reported. The willingness rate and associated factors were analyzed by geographical context. Associated factors were also summarized based on Health Belief Model (HBM) constructs. RESULTS: Of the 26,942 identified records, 13 (0.05%) papers were included, covering 14,066 individuals from 8 countries in 4 WHO regions (Eastern Mediterranean Region, European Region, Region of the Americas, and Western Pacific Region). The pooled vaccination willingness rate was 55.74% (95% CI 40.85%-70.13%). Of adults aged ≥50 years, 56.06% were willing to receive the HZ vaccine. After receiving health care workers' (HCWs) recommendations, 75.19% of individuals were willing to get the HZ vaccine; without HCWs' recommendations, the willingness rate was only 49.39%. The willingness rate was more than 70% in the Eastern Mediterranean Region and approximately 55% in the Western Pacific Region. The willingness rate was the highest in the United Arab Emirates and the lowest in China and the United Kingdom. The perception of HZ severity and susceptibility was positively associated with vaccination willingness. The perceived barriers to vaccination willingness (main reasons for unwillingness) included low trust in the effectiveness of the HZ vaccine, concerns about safety, financial concerns, and being unaware of the HZ vaccine's availability. Older individuals, those having lower education, or those having lower income levels were less likely to willing to be vaccinated. CONCLUSIONS: Only 1 in 2 individuals showed a willingness to be vaccinated against HZ. The willingness rate was the highest in the Eastern Mediterranean Region. Our findings show the critical role HCWs play in promoting HZ vaccination. Monitoring HZ vaccination willingness is necessary to inform public health decision-making. These findings provide critical insights for designing future life-course immunization programs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations75
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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