MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392754444 · doi:10.5539/gjhs.v16n4p13

Acceptance of COVID-19 Vaccination in Children among Adults attending Selected Health Facilities in Kinondoni Municipality; Dar es salaam, Tanzania: A Cross Sectional Study

2024· article· en· W4392754444 sur OpenAlexvenueno aff
Nashon Mugobera, Leonard Malasa, Dharia Amour, Maulid Fataki, Felician Rutachunzibwa, Florence Salvatory Kalabamu

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaDar es salaamCross-sectional studyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthVaccinationSocioeconomicsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Safe and effective vaccines are crucial for controlling and containing COVID-19 pandemic. However, poor acceptance and hesitance to vaccinate limit effective utilization. In Tanzania, COVID-19 vaccines have been in use with adequate coverage in adults from 18-years old, however, the acceptability of their use in children is not well understood. This study was aimed at determining the acceptability of COVID-19 vaccination in children among adults in Dar es salaam, Tanzania. METHODS: A cross section study was conducted among adults attending outpatient clinic in Dar es salaam and were having children below 18-years at home. A self-administered questionnaire was used to collect their demographic information and their opinions regarding COVID-19 vaccine use in their children. Data was analyzed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS version 23). Level of acceptance and other categorical variables were calculated in frequency and percentages while factors associated with COVID-19 vaccination in children were determined using binary logistic regression analysis. A type II error of less or equal to 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: A total of 320 participants were recruited in the study. Among these, 289 (90.3%) were females. Out of all participants, 124 (38.57%) were willing for their children to receive COVID-19 vaccines upon availability and recommendation by respective authorities. Confidence in the safety of COVID-19 vaccines (Adjusted Odd Ratio= 0.03; 95% CI: 0.01-0.13; p=0.02, and perceived importance of COVID-19 vaccine use in children (AOR=0.29; 95% CI: 0.1-0.84; p=0.02) were independent factors associated with acceptance of COVID-19 vaccination in children. CONCLUSION: The level of acceptance of COVID-19 vaccination for children in this study was low (38.57%), with uncertainty around vaccine safety being the major concern. Therefore, to increase COVID-19 vaccines acceptance and uptake in children, effective public communication supported by data on safety and effectiveness of COVID-19 vaccines should be emphasized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health Science→Même sujetVaccine Coverage and Hesitancy→Travaux en français237 207→