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Enregistrement W4403269328 · doi:10.3389/fpubh.2024.1466313

Connecting the experiences of persons with disabilities and social workers in Nigerian care institutions regarding COVID-19 vaccine uptake: a qualitative descriptive-interpretive design

2024· article· en· W4403269328 sur OpenAlexaff
Farah Naz Rahman, Anthony Obinna Iwuagwu, Christopher Ndubuisi Ngwu, Michael Kalu, Amani Kasherwa, Mohammad Rocky Khan Chowdhury, Manzur Kader

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesHögskolan Dalarna
Mots-clésThematic analysisPsychological interventionPandemicQualitative researchMedicineMental healthGovernment (linguistics)NursingPsychologyPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyPolitical sciencePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: During the COVID-19 pandemic, persons with disabilities (PWDs) have faced additional disadvantages that have exacerbated their physical and mental health challenges. In Nigeria, where cultural, religious, and informational barriers persist, understanding these factors is critical for improving health interventions, including vaccine uptake among PWDs. Methods: This study employed a qualitative descriptive-interpretive design to explore the perceptions of PWDs regarding the COVID-19 pandemic and the vaccine, alongside social workers' views on their roles in facilitating vaccine uptake. We conducted in-depth semi-structured telephone interviews with 20 participants, comprising 16 PWDs and four social workers in Nigerian rehabilitation homes. Data were analyzed using critical thematic analysis to identify key themes influencing attitudes toward the pandemic and vaccine uptake. Results: The study uncovered significant barriers to COVID-19 vaccine uptake among PWDs, primarily driven by mistrust in government initiatives, widespread conspiracy theories, and deeply held cultural and religious beliefs. Additionally, while social workers played crucial roles as community surveillance officers, in-house educators, and community referral agents, their interventions lacked specific strategies aimed at increasing vaccine uptake among PWDs. Their efforts were more focused on addressing the psychological impacts of the pandemic rather than fostering behavioral changes toward vaccine acceptance. Conclusion: To enhance COVID-19 vaccine uptake among PWDs in Nigerian rehabilitation homes, targeted interventions that address the identified barriers are essential. These should include trust-building measures, culturally and religiously sensitive communication strategies, and tailored educational programs by social workers. Moreover, training social workers in specific, evidence-based strategies to increase vaccine uptake is crucial for mitigating the pandemic's impact on this vulnerable population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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