COVID-19 Vaccination and Predictive Factors in Immigrants to Europe: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination plays a pivotal role in the control of infectious disease outbreaks. Hesitancy/refusal of the vaccine by immigrants poses a serious threat to their and society's health. We reviewed studies regarding COVID-19 vaccine uptake in Europe by first-generation immigrants. A systematic review (PROSPERO: CRD42023432142), conducted until 31 October 2023 using Web of Science, PubMed, and Scopus, identified 295 potential articles. Of these, 16 conducted on 2,009,820 immigrants in nine European countries met the eligibility criteria. Most studies were of medium/high quality according to the Newcastle-Ottawa Scale adapted for observational studies. Factors that affected the uptake or hesitancy/refusal to vaccinate, with particular regard to gender, age, and country of origin, were examined. The meta-analysis of eight studies revealed that the pooled estimated prevalence of COVID-19 vaccine uptake in first-generation immigrants was 71.3% (95% CI: 70.0-72.5%), corresponding to 13.3% less than the host country population (95% CI: 10.2-16.4%). Limitations of included studies and this review were deeply discussed, highlighting the need for further research on the effect of acculturation on second-generation immigrants. European governments need to ensure equal availability of COVID-19 and other health-saving vaccines to all immigrants in the future by overcoming cultural barriers, building trust in institutions, and improving communication.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».