Predictors of the willingness to accept a free COVID-19 vaccine among households in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To inform vaccination policy and programmatic strategies to increase COVID-19 vaccine uptake, an understanding of the factors associated with the willingness to vaccinate is needed. METHODS: We analyzed data collected from the sixth and tenth round of the Nigerian COVID-19 National Longitudinal Phone Survey conducted by the National Bureau of Statistics and the World Bank in 2020 and 2021, respectively. Exploratory data analysis and feature selection techniques were used to identify important variables. Multivariable logistic regression models were fitted to assess the association between socio-demographic and economic factors and the willingness to receive a free COVID-19 vaccine among Nigerian households at two different time points before vaccines became widely available. RESULTS: : 0.32, 95% CI: [0.22, 0.48]) less likely to be willing to receive a free vaccine compared to households in North-Central Nigeria. CONCLUSION: These findings from two different time points before vaccine roll-out suggest that the educational level of household head, proportion of male household members, and the geopolitical zone of residence are important baseline predictors of the willingness to receive a free COVID-19 vaccine in Nigeria. These factors should be carefully considered and specifically targeted when designing public health programs to inform early-stage strategies that address underlying vaccine hesitancy, improve vaccine uptake, promote ongoing COVID-19 vaccination efforts, and potentially enhance other immunization programs in Nigeria.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».