What drives the willingness to get vaccinated against COVID-19 in South Africa?
Notice bibliographique
Résumé
The willingness to get vaccinated in South Africa is among the highest in the world, measuring at 76%. This study investigated the impact of individual risk beliefs, self-reported health status, and familiarity with someone with coronavirus disease 2019 (COVID-19) on the willingness to get vaccinated in South Africa. Data were obtained from the Wave 5 of the South African National Income Dynamics Study – Coronavirus Rapid Mobile Survey. Data were analyzed using descriptive statistics and binary logistic regression. More than 53% of the population believed that they were not at risk of COVID-19; 71.8% believed that they were in good health; and 31.6% knew someone with COVID-19. Beliefs (odds ratio [OR]: 1.287), health status (OR: 1.064), and COVID-19 case familiarity (OR: 1.034) were associated with willingness to get vaccinated. Other associations remained positive in the adjusted model. The relationship between case familiarity and willingness to get vaccinated shows that knowing someone who died of COVID-19 or suffered from the discomfort induced by the disease may drive other individuals to get vaccinated.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».