Exploring COVID-19 vaccine uptake among healthcare workers in Zimbabwe: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
With COVID-19 no longer categorized as a public health emergency of international concern, vaccination strategies and priority groups for vaccination have evolved. Africa Centres for Diseases Prevention and Control proposed the '100-100-70%' strategy which aims to vaccinate all healthcare workers, all vulnerable groups, and 70% of the general population. Understanding whether healthcare workers were reached during previous vaccination campaigns and what can be done to address concerns, anxieties, and other influences on vaccine uptake, will be important to optimally plan how to achieve these ambitious targets. In this mixed-methods study, between June 2021 and July 2022 a quantitative survey was conducted with healthcare workers accessing a comprehensive health check in Zimbabwe to determine whether and, if so, when they had received a COVID-19 vaccine. Healthcare workers were categorized as those who had received the vaccine 'early' (before 30.06.2021) and those who had received it 'late' (after 30.06.2021). In addition, 17 in-depth interviews were conducted to understand perceptions and beliefs about COVID-19 vaccines. Of the 3,086 healthcare workers employed at 43 facilities who participated in the study, 2,986 (97%, 95% CI [92%-100%]) reported that they had received at least one vaccine dose. Geographical location, older age, higher educational attainment and having a chronic condition was associated with receiving the vaccine early. Qualitatively, (mis)information, infection risk perception, quasi-mandatory vaccination requirements, and legitimate concerns such as safety and efficacy influenced vaccine uptake. Meeting the proposed 100-100-70 target entails continued emphasis on strong communication while engaging meaningfully with healthcare workers' concerns. Mandatory vaccination may undermine trust and should not be a substitute for sustained engagement.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».