Addressing sociodemographic disparities in COVID-19 vaccine uptake among youth in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: COVID-19 vaccine acceptance research has mostly originated from high-income countries and reasons why youth may not get vaccinated may differ in low-income settings. Understanding vaccination coverage across different population groups and the sociocultural influences in healthcare delivery is important to inform targeted vaccination campaigns. METHODS: A population-based survey was conducted in 24 communities across three provinces (Harare, Bulawayo and Mashonaland East) in Zimbabwe between October 2021 and June 2022. Youth aged 18-24 years were randomly selected using multistage sampling. Sociodemographic characteristics, COVID-19 vaccination uptake and reasons for non-uptake were collected, and odds of vaccination was investigated using logistic regression. RESULTS: 17 682 youth were recruited in the survey (n=10 742, 60.8% female). The median age of participants was 20 (IQR: 19-22) years. Almost two thirds (n=10 652, 60.2%) reported receiving at least one dose of COVID-19 vaccine. A higher proportion of men than women had been vaccinated (68.9% vs 54.7%), and vaccination prevalence increased with age (<19 years: 57.5%, 20-22: 61.5%, >23: 62.2%). Lack of time to get vaccinated, belief that the vaccine was unsafe and anxiety about side effects (particularly infertility) were the main reasons for not getting vaccinated. Factors associated with vaccination were male sex (OR=1.69, 95% CI 1.58 to 1.80), increasing age (>22 years: OR=1.12, 95% CI 1.04 to 1.21), education level (postsecondary: OR=4.34, 95% CI 3.27 to 5.76) and socioeconomic status (least poor: OR=1.32, 95% CI 1.20 to 1.47). CONCLUSION: This study found vaccine inequity across age, sex, educational attainment and socioeconomic status among youth. Strategies should address these inequities by understanding concerns and tailoring vaccine campaigns to specific groups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».