Factors influencing Australian nursing and midwifery students COVID-19 vaccination intentions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccination for COVID-19 has become a cornerstone management plan for many countries. Australian state governments made vaccinations mandatory for all healthcare workers. Despite evidence on the important role vaccines hold in preventing or decreasing serious disease, there have been many nurses and midwives who have demonstrated vaccine hesitancy. This hesitancy has also been present in undergraduate nursing and midwifery students. The aim of this study was to explore factors influencing Australian nursing and midwifery students' intentions towards receiving the COVID-19 vaccine; identify the barriers and facilitators to obtaining the COVID-19 vaccine; and understand students' perceptions of mandating the COVID-19 vaccine and identify any impact on their studies.. Methods: Cross-sectional mixed method study utilising an online survey platform. Data were analysed using binomial and multinomial logistic regression through Statistical Package for the Social Sciences. A content analysis was completed for the qualitative data. Results: = 409), 133 participants were midwives and 30 were in dual nursing/midwifery programs. Education and communication were identified as two major factors that facilitate vaccine acceptance. Conclusions: Vaccines are integral in the prevention of contracting COVID-19 or reducing the severity of the symptoms. However, many nursing and midwifery students have shown reluctance towards getting vaccinated. The mandate to be vaccinated to attend clinical placement has led to the inability of some students to complete their course. The findings from this study are valuable in informing the future COVID-19 vaccination strategies and improving vaccine acceptance. COVID-19 remains a global health risk and therefore further research is needed of vaccine acceptance amongst the future health workforces. It is crucial knowledge for policy makers and healthcare services as they plan for any future pandemics and implement Australia's national vaccine strategy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».