Shaping North-African Public Health Decisions: A Latent Class Analysis of Social Media's Influence on Attitudes and Behaviors Towards COVID-19 Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Background: The global crisis brought on by the COVID-19 pandemic highlighted the crucial role of vaccines in public health. However, the success of vaccination campaigns is not solely determined by the availability of vaccines but also by public willingness to receive them. In North Africa, the variability in vaccine acceptance has raised concerns, drawing attention to the need for understanding the factors influencing public attitudes. Objectives: To identify the impact of the information consumption modalities related to the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic and its vaccines, on the vaccine uptake decision among social media users. Also, to study the relationships between vaccination attitudes, and latent subgroups, in terms of socio-demographic variables, fear of COVID-19 and perceived stress. Method: A total of 723 subjects (males: 48.8%; mean±standard deviation of age: 31±11 years), participated in our survey prepared online on the Google Forms application via the platforms Twitter and Facebook. Results: Five latent classes were identified by the analysis: Class 1 (mixed consumers), class 2 (largest consumers of social media), class 3 (consumers of official information), class 4 (low consumers of information on the vaccine), and class 5 (social media consumers and information verifiers). The subgroup that is knowledgeable about COVID-19 pandemic and its vaccines, and which consumes the most information about the vaccine from official sources, is the one with the highest vaccine acceptance rate. In addition, the hesitant attitude towards the COVID-19 vaccine was linked to gender and mask wearing, while refusal behavior was linked to age, female gender, education level, mask wearing, and fear of COVID-19. Conclusion: This study's investigation into the impact of social media on public attitudes and behaviors towards COVID-19 vaccines in North Africa has significant implications for both public health strategy and policy. By identifying distinct latent classes based on social media usage patterns, the research reveals a complex landscape of factors influencing vaccine hesitancy in the region. The nuanced understanding derived from these findings is crucial for the development of more effective public health messaging, tailored to address the specific concerns and misinformation trends prevalent within each identified group. The insights gained from this study can guide policymakers in allocating resources more effectively, particularly in areas exhibiting higher levels of vaccine hesitancy.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».