Acceptance of COVID-19 Vaccination in Children among Adults attending Selected Health Facilities in Kinondoni Municipality; Dar es salaam, Tanzania: A Cross Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».