Interventions employed to address vaccine hesitancy among Black populations outside of African and Caribbean countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black people are disproportionately affected by structural and social determinants of health, resulting in greater risks of exposure to and deaths from COVID-19. Structural and social determinants of health feed vaccine hesitancy and worsen health disparities. OBJECTIVE: This scoping review explored interventions that have been employed to address vaccine hesitancy among Black population outside of African and Caribbean countries. This review provides several strategies for addressing this deep-rooted public health problem. METHODS: The scoping review followed the five-step framework outlined by Arksey and O'Malley. It complies with reporting guidelines from the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR). Research studies that examined interventions utilized to promote vaccine confidence within Black populations living outside of African and Caribbean countries were reviewed. FINDINGS: A total of 20 articles met the inclusion criteria for this study: 17 were quantitative studies and three were mixed-method studies. This scoping review highlighted six themes: educational advancement, messaging, multi-component approaches, outreach efforts, enhancing healthcare access, and healthcare provider leadership. CONCLUSION: The review identified effective interventions for addressing vaccine hesitancy among Black populations outside Africa and the Caribbean, emphasizing education, multidimensional approaches, and healthcare provider recommendations. It calls for more qualitative research and interventions in countries like Canada and the UK to enhance vaccine confidence and reduce mistrust.
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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 | 0,017 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».