Assessment of Vaccination Rates and Barriers in Family Medicine Practices: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccination is a crucial tool in publichealth for preventing the spread of infectious diseases. Understanding the factors influencing vaccine acceptance and addressing barriers to vaccination are essential in promoting vaccine uptake and achieving population-level protection. Methodology: This study examined the demographic factors, vaccination rates, and barriers to vaccination among 385 participants. The participants were categorized based on age, gender, marital status, having children, monthly income, educational level, occupation, and nationality. Data on willingness to vaccinate, completion of the vaccination course, and barriers to vaccination were collected through surveys. Results: The study found that 80% of participants expressed their willingness to take the COVID-19 vaccine. Factors included age, having children, monthly income, and educational level, influenced vaccine acceptance. Participants in the 18-25 years age group showed the highest willingness to vaccinate (85%), while those with higher incomes and higher educational levels also demonstrated higher rates of acceptance. Several barriers to vaccination were identified, including fear of vaccination, concerns about vaccine safety, and accessibility issues. Conclusion: This study highlights the importance of vaccination and provides valuable insights into the demographic factors, vaccination rates, and barriers to vaccination. The findings emphasize the need for targeted interventions to address specific concerns and improve accessibility to vaccines. By addressing these barriers, public health authorities can enhance vaccine acceptance and achieve widespread vaccination coverage, thereby mitigating the impact of infectious diseases on public health. Key words: Vaccination rates, Barriers
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».