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Enregistrement W4376645957 · doi:10.3389/fpubh.2023.1091015

Factors influencing parents’ hesitancy to vaccinate their children aged 5–11 years old against COVID-19: results from a cross-sectional study in Malaysia

2023· article· en· W4376645957 sur OpenAlexaboutno aff
Roy Rillera Marzo, R. Chakraborty, Shean Yih Soh, Hui Zhu Thew, Collins Chong, Ching Sin Siau, Khairuddin Bin Abdul Wahab, Indang Ariati Ariffin, Shekhar Chauhan, Ken Brackstone, Bijaya Kumar Padhi, Petra Heidler

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationQuarter (Canadian coin)Cross-sectional studyMedicineMultivariate analysisHealth literacyDescriptive statisticsFamily medicinePopulationAffect (linguistics)DemographyPsychologyHealth careEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Vaccination programs have been rolled out across the globe to contain and mitigate the spread of the COVID-19 infection. Until recently, such programs were limited to adults and the older population, thereby limiting children from getting vaccinated. Recently, the Malaysian government rolled out vaccination for children aged 5–11 years. However, there are certain factors that might affect vaccination uptake among children. This study explores factors influencing parents’ hesitancy to vaccinate children in Malaysia. Method A nationwide online cross-sectional convenience sampling survey from April 21, 2022 to June 3, 2022 was conducted. The study used descriptive statistics to inform about vaccine hesitancy among parents. Cross-tabulation was performed to calculate the frequency and percentage of vaccine hesitancy, quality of life, e-health literacy, and the 5C psychological antecedents of vaccination among parents with children 5-11 years in Malaysia. Graphical methods were used to portray the levels of e-health literacy and levels of 5C psychological antecedents of vaccination. The study used both bi-variate and multivariate analysis to understand the relationship between vaccine hesitancy and the socio-demo-economic factors, quality of life, e-health literacy and 5C psychological antecedents. Results Of 382 participants, almost one-third (33%) of participants reported vaccine hesitancy for their children. For 5C’s psychological antecedents of vaccination, around one quarter (26.96%) reported disagreement for confidence in vaccination, almost half (52.36%) reported disagreement for vaccination complacency, three-fifths (60.99%) reported vaccination constraint, one quarter (25.92%) reported calculation antecedent, and almost one-third reported disagreement over collective responsibility antecedent (25.92%). Chi-square test revealed that gender, employment status, and parents’ COVID-19 vaccination status were significantly associated ( p <0.05) with vaccine hesitancy among parents. Assessing the influence of transactional e-health literacy, only the communication component contained a significant association ( p <0.05). Among the 5C psychological antecedents, confidence, calculation, and collective responsibility were significantly associated ( p <0.05) with vaccine hesitancy. Parents with secondary [OR: 8.80; CI: 2.44−31.79, ( p <0.05)], post-secondary [OR: 5.21; CI: 2.10-13.41, ( p <0.05)], and tertiary education [OR: 6.77; CI: 2.25−20.35, ( p <0.05)] had significantly higher likelihood of vaccine hesitancy than those with primary education. Conclusion Highly educated parents are more skeptical and are more likely to perceive the vaccine as unsafe and ineffective for their children. It is critical to disseminate the required information about the vaccine safety to the educated group.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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