COVID-19 vaccine acceptance and hesitancy in Ghana: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The propensity to accept vaccines and factors that affect vaccine acceptance and hesitancy will determine the overall success of the COVID-19 vaccination program. Therefore, countries need to understand the factors that influence vaccine acceptance and hesitancy to prevent further future shocks, and it is necessary to have a thorough understanding of these factors. As a result, this study aims to review selected published works in the study's domain and conduct valuable analysis to determine the most influential factors in COVID-19 vaccine acceptance and hesitancy in Ghana. The review also explored the acceptance rate of COVID-19 vaccines in Ghana. We selected published works from 2021 to April 2023 and extracted, analyzed, and summarized the findings based on the key factors that influence COVID-19 vaccine acceptance and hesitancy in Ghana, the acceptance rate in Ghana, the demographic factors that are often examined, and the study approach used to examine these factors. The study found that positive vaccination perception, safety, belief in vaccine efficacy, knowledge of COVID-19, and a good vaccine attitude influence COVID-19 vaccine acceptance in Ghana. The negative side effects of the vaccines, mistrust in the vaccine, lack of confidence in the vaccine's safety, fear, and spiritual and religious beliefs all played significant roles in influencing COVID-19 vaccine hesitancy. For this study, the COVID-19 acceptance rates observed in the reviewed articles ranged from 17.5% to 82.6%. The demographic parameters frequently included in these studies that have a significant impact include educational attainment, gender, religious affiliation, age, and marital status. The positive perceptions of the COVID-19 vaccine and concerns about its negative effects influenced Ghanaians' acceptance and hesitancy.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».