Access, acceptability, and uptake of the COVID-19 vaccine among global migrants: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a rapid review and determine the acceptability, access, and uptake of the COVID-19 vaccine among global migrants. MATERIALS AND METHODS: A rapid review was conducted May 2022 capturing data collected from April 2020 to May 2022. Eight databases were searched: PubMed, Ovid Medline, EMBase, CINAHL, SCOPUS, Google Scholar, LILACS, and the Web of Science. The keywords "migrants" AND COVID-19" AND "vaccine" were matched with terms in MeSH. Peer-reviewed articles in English, French, Portuguese, or French were included if they focused on COVID-19 immunization acceptability, access, or uptake among global migrants. Two independent reviewers selected and extracted data. Extracted data was synthesized in a table of key characteristics and summarized using descriptive statistics. RESULTS: The search returned 1,186 articles. Ten articles met inclusion criteria. All authors reported data on the acceptability of the COVID-19 vaccine, two on access, and one on uptake. Eight articles used quantitative designs and two studies were qualitative. Overall, global migrants had low acceptability and uptake, and faced challenges in accessing the COVID-19 vaccine, including technological issues. CONCLUSIONS: This rapid review provides a global overview of the access, acceptability, and uptake of the COVID-19 vaccine among global migrants. Recommendations for practice, policy, and future research to increase access, acceptability, and uptake of vaccinations are discussed.
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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 | 0,021 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».