Geographic and Socioeconomic Determinants of Full Coverage COVID-19 Vaccination in Peru: Findings from a National Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that vaccination coverage against COVID-19 has made great progress in Peru, there is still a quarter of the population that has not been fully vaccinated. This study aims to determine the factors associated with complete vaccination in Peruvian adults. An analysis of the National Household Survey 2022 in Peru was performed. Prevalence ratios with their 95% confidence intervals (95% CI) were estimated to assess the factors associated with vaccination with three or more doses of the COVID-19 vaccine. A total of 58,471 participants were included in the study and 75.8% of the surveyed population were found to have received full vaccination. Significant differences in complete coverage were observed according to sex, age, educational level, ethnicity, poverty status, and geographic location. In the adjusted analysis, individuals aged 60 years or older, those with higher educational attainment, the non-poor, and those living in urban areas were more likely to be fully vaccinated. Native individuals and people who live in households without media are less likely to be fully covered. These results highlight the importance of considering demographic and socioeconomic factors when analyzing COVID-19 vaccination coverage. Additional strategies are needed to address vaccination gaps and ensure better vaccination coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».