Investigating the tendency to use COVID-19 vaccine booster dose in Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Vaccine hesitancy is recognized as a significant public health threats, characterized by delays, refusals, or reluctance to accept vaccinations despite their availability. This study, aimed to investigate the willingness of Iranians to receive booster shots, refusal rate, and their preferred type of COVID-19 vaccine. MATERIALS AND METHODS: This cross-sectional study was conducted over a month from August 23 to September 22, 2022 using an online questionnaire distributed through WhatsApp and Telegram online communities. The questionnaire assessed participants' intent to accept COVID-19 booster vaccination and had no exclusion criteria. Data analysis involved using SPSS version 16.0, with t-tests and chi-square tests used to assess the bivariate association of continuous and categorical variables. A multivariate logistic regression model was built to examine the association between Health Belief Model (HBM) tenets and COVID-19 vaccination intent. The Hosmer Lemeshow Goodness of Fit statistic was used to assess the model's fit, with a p-value > 0.05 indicating a good fit. RESULTS: The survey was disseminated to 1041 adults and the findings revealed that 82.5% of participants expressed a desire to receive the booster dose. Participants who intended to be vaccinated were generally older (46.4 ± 10.9), mostly female (53.3%), single (78.9%), had received a flu vaccine (45.8%). The findings indicated that the HBM items, including perception of COVID-19 disease, perceived benefits of COVID-19 vaccines, COVID-19 safety/cost concerns, preference of COVID-19 vaccine alternatives, and prosocial norms for COVID-19 vaccination, received higher scores among individuals intending to be vaccinated compared to vaccine-hesitant individuals, with statistical significance (p < 0.05). However, the "COVID-19 risk-reduction habits" item had a higher score but did not reach statistical significance (p = 0.167). CONCLUSION: Factors such as lack of trust in the effectiveness of the vaccine, trust in specific vaccine manufacturers, and concerns about side effects of COVID-19 vaccine are among the most important factors. These findings have implications for national vaccination policies, emphasizing the need for policymakers in the health sector to address these factors as vital considerations to ensure the continuity of vaccination as one of the most important strategies for controlling the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».