Understanding Low Vaccine Uptake in the Context of Public Health in High-Income Countries: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Although the COVID-19 pandemic has caused the need for the largest mass vaccination campaign ever undertaken to date, African, Caribbean, and Black (ACB) populations have shown both a disproportionately high degree of negative impacts from the pandemic and the lowest willingness to become vaccinated. This scoping review aims to investigate low vaccine uptake in ACB populations relative to public health in high-income countries. A search was conducted in MEDLINE(R) ALL (OvidSP), Embase (OvidSP), CINAHL (EBSCOHost), APA PsycInfo (OvidSP), the Cochrane Central Register of Controlled Trials (OvidSP), the Cochrane Database of Systematic Reviews (OvidSP), the Allied and Complimentary Medicine Database (Ovid SP), and the Web of Science following the Joanna Briggs Institute (JBI) framework for scoping reviews, supplemented by PRISMA-ScR. Theoretical underpinnings of the intersectionality approach were also used to help interpret the complexities of health inequities in the ACB population. The eligibility criteria were based on the population, concept, context (PCC) framework, and publications from 2020-19 July 2022 which discussed vaccine uptake amongst ACB people in high-income countries were included. Analysis was carried out through thematic mapping and produced four main themes: (1) racism and inequities, (2) sentiments and behaviors, (3) knowledge and communication, and (4) engagement and influence. This study has contributed to the identification and definition of the issue of low vaccine uptake in ACB populations and has illustrated the complexity of the problems, as vaccine access is hampered by knowledge, psychological, socioeconomic, and organizational barriers at the individual, organizational, and systemic levels, leading to structural inequities that have manifested as low vaccine uptake.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».