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Enregistrement W4386318912 · doi:10.1016/j.jvacx.2023.100380

Factors associated with COVID-19 vaccination in Belize

2023· article· en· W4386318912 sur OpenAlexfundno aff
Diego Ríos-Zertuche, Giuliana Daga, Filippo Iorillo, Ana Mylena Aguilar Rivera, Melissa Diaz-Musa, Natalia Largaespada Beer, Florencia López Bóo, Julio Sabido

Notice bibliographique

RevueVaccine X · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaInter-American Development BankBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésVaccinationLogistic regressionMedicineDemographyPopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Vaccine efficacyEnvironmental healthImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We analyzed the factors associated with vaccine uptake, vaccination intention, and reasons for vaccine hesitancy in Belize. Methods: We collected a nationally representative household survey of the population in Belize aged 15 years and older (September-October 2021). We compared potential correlates between vaccinated and unvaccinated people using Chi-square tests. Then, we performed logistic regression analysis to identify factors associated with vaccination uptake among all respondents and vaccination intention among the unvaccinated. Results: Our analysis included data from 1261 interviews. Nearly four out of every five people reported being vaccinated, having received at least one dose. Adolescents and young adults were more likely to be unvaccinated. Significant differences were observed for most behavioral variables. Among the 41.7% of the unvaccinated respondents who said they would probably not or definitely not get vaccinated, the primary reason for their hesitation was fear of side effects. Additionally, almost one third of the unvaccinated individuals expressed a lack of trust in vaccines. Factors associated with increased likelihood of vaccination were efficacy beliefs, self-efficacy and vaccine attitudes. People who believed it was easy to get a vaccine were over 23 times (OR 23.63 [95% CI: 14.21-39.27]) more likely to be vaccinated, while those who believed in vaccine safety were 2.57 times [OR 95% CI: 1.52-4.35] more likely to be vaccinated. Among the unvaccinated, factors associated with intention to get vaccinated were self-identifying as Garifuna and having clear efficacy beliefs. Conclusions: To our knowledge, this is the first study describing factors associated with COVID-19 vaccine uptake and vaccine hesitancy in Belize. Our findings revealed that accessibility has been the primary limitation in increasing vaccine coverage, and <7% of the eligible population have been strong vaccine deniers. To enhance vaccine uptake, targeted outreach efforts are necessary to address access barriers. Our results call for increased efforts improving self-efficacy, efficacy beliefs, and perceived norms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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