Defining drivers of under-immunization and vaccine hesitancy in refugee and migrant populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Some refugee and migrant populations globally showed lower uptake of COVID-19 vaccines and are also considered to be an under-immunized group for routine vaccinations. These communities may experience a range of barriers to vaccination systems, yet there is a need to better explore drivers of under-immunization and vaccine hesitancy in these mobile groups. METHODS: We did a global rapid review to explore drivers of under-immunization and vaccine hesitancy to define strategies to strengthen both COVID-19 and routine vaccination uptake, searching MEDLINE, Embase, Global Health PsycINFO and grey literature. Qualitative data were analysed thematically to identify drivers of under-immunization and vaccine hesitancy, and then categorized using the 'Increasing Vaccination Model'. RESULTS: Sixty-three papers were included, reporting data on diverse population groups, including refugees, asylum seekers, labour migrants and undocumented migrants in 22 countries. Drivers of under-immunization and vaccine hesitancy pertaining to a wide range of vaccines were covered, including COVID-19 (n = 27), human papillomavirus (13), measles or Measles-mumps-rubella (MMR) (3), influenza (3), tetanus (1) and vaccination in general. We found a range of factors driving under-immunization and hesitancy in refugee and migrant groups, including unique awareness and access factors that need to be better considered in policy and service delivery. Acceptability of vaccination was often deeply rooted in social and historical context and influenced by personal risk perception. CONCLUSIONS: These findings hold direct relevance to current efforts to ensure high levels of global coverage for a range of vaccines and to ensure that marginalized refugee and migrant populations are included in the national vaccination plans of low-, middle- and high-income countries. We found a stark lack of research from low- and middle-income and humanitarian contexts on vaccination in mobile groups. This needs to be urgently rectified if we are to design and deliver effective programmes that ensure high coverage for COVID-19 and routine vaccinations.
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 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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».