A scoping review on the decision-making dynamics for accepting or refusing the COVID-19 vaccination among adolescent and youth populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global COVID-19 vaccinations rates among youth and adolescent populations prove that there is an opportunity to influence the acceptance for those who are unvaccinated and who are hesitant to receive additional doses. This study aimed to discover the acceptance and hesitancy reasons for choosing or refusing to be vaccinated against COVID-19. METHODS: A scoping review was conducted, and articles from three online databases, PubMed, Wiley, and Cochrane Library, were extracted and screened based on exclusion and PICOs criteria. A total of 21 studies were included in this review. Data highlighting study attributes, characteristics, and decision-making dynamics were extracted from the 21 studies and put into table format. RESULTS: The results showed that the primary drivers for accepting the COVID-19 vaccine include protecting oneself and close family/friends, fear of infection, professional recommendations, and employer obligations. Primary hesitancy factors include concerns about safety and side effects, effectiveness and efficacy, lack of trust in pharmaceuticals and government, conspiracies, and perceiving natural immunity as an alternative. CONCLUSIONS: This scoping review recommends that further research should be conducted with adolescent and youth populations that focus on identifying health behaviors and how they relate to vaccine policies and programs.
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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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».