Assessing the Impact of Risk Factors on Vaccination Uptake Policy Decisions Using a Bayesian Network (BN) Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the propagation impact of three risk categories (hazard and exposure, socio-economic vulnerability, and lack of coping capacity) and their associated factors on vaccination uptake policy decisions in Pakistan. This study proposed Bayesian influence diagrams using expert elicitation and data-driven approaches. The Bayesian network (BN) approach uses the best policy algorithm to determine the expected utility of decisions. The study found that the government’s firm vaccine uptake decisions had a positive effect in Pakistan. The findings on hazard and exposure-related factors show that people living in rural areas were more susceptible to COVID-19 than people living in urban areas. Among socio-economic vulnerability factors, household characteristics were affected due to household economic situations, fear of using health facilities due to the spread of COVID-19, lack of public transportation services, food insecurity, a temporary halt in education, and weak governance, which affected the vaccination uptake decision. The factors linked with coping capacity show that the government’s financial assistance and development of digital platforms raised digital health literacy and increased vaccine uptake decision utility. The proposed methodology and results of this study can be used to develop contingency planning for any future potential pandemic situations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle