Global acceptance and rejection of COVID-19 vaccines: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A challengeable obstacle to the introduction of new vaccine that affects the transmission of certain infections is vaccine hesitancy, despite the availability of vaccines. To assess the theoretical tendencies and public attitudes concerning the COVID-19 vaccinations. PsycINFO, Science Direct, Embase, Scopus, EBSCO, MEDLINEcentral/PubMed, ProQuest, SciELO, SAGE, Web of Science, and Google Scholar were searched. All papers detailing rejection and acceptance of the COVID-19 vaccine were included with no language restriction. Abstracts, proposals, conferences, editorials, author responses, reviews, case reports & series, books, and studies with data not accurately extracted or overlapping data were excluded. A meta-analysis was conducted using the random effect model of the pooled proportion of vaccine acceptance and rejection using the meta-package of R software. Egger’s regression test was performed to assess publication bias, and the quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Out of 12246 identified records, 36 articles were included in the quantitative analysis. The pooled proportion of COVID-19 vaccine rejection was 16% (95%CI:13-20, I2=100%), while that of COVID-19 vaccine acceptance was 65% (95% CI:60-70, I2=100%. Case-fatality ratio and geographical distribution represented the main determinants of vaccine acceptance. Vaccine acceptance increased by 27.17% (95% CI:3.46-50.88) for each 1% increase in case fatality (p<0.02). The acceptance increased in Africa by 1.86 (p=0.04) while the vaccine rejection decreased in Australia by 3.93(p<0.0001). This meta-analysis demonstrated poor acceptance of COVID-19 vaccines, and the ratio of cases to fatalities had a profound effect on public perception of the vaccines. These findings should be used to inform relevant interventions for future pandemic responses.PROSPERO registration-number:CRD42021232805
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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 | 0,026 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».