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Enregistrement W4407388429 · doi:10.48327/mtsi.v4i3.2024.431

Freins et réticences à la vaccination pédiatrique (PEV) et contre la Covid-19 : résultats d’une enquête au Niger

2023· article· en· W4407388429 sur OpenAlexaff
Bernard Seytre, Sanoussi Chaibou, Elise Chabot, Bernard Simon

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyPandemicEnvironmental healthInternal medicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vaccination adherence among populations is a complex process involving, on the one hand, the expected benefit of a vaccine, and on the other, the perceived risk. To develop an evidence-based communication strategy aimed at improving vaccination coverage in Niger, we conducted a mixed socio-anthropological study of the perceptions among the population on the benefit and the risk of the childhood (Expanded Program on Immunization, EPI) and the Covid-19 vaccines. While the vaccine coverage for some of the EPI vaccines is above 80%, only 33% of the children are fully vaccinated, according to the national vaccination schedule. The first objective of our study was to understand the perceptions that might explain this drop off.The second objective was to identify the drivers of the low adherence to the Covid-19 vaccination, 22% of the illegible population being vaccinated. Materials and methods: In March 2023, we interviewed 509 people for the quantitative study and 40 people through focus groups and individual interviews for the qualitative one, in Niamey (80% of the interviewees) and two villages. Results: 96.9% of the interviewees think that childhood vaccines are "a good thing," even though 30.6% know that they might have negative side effects. While 87.8% think that it is "easy" or "very easy" to get children vaccinated, 21.4% point out as "annoying" the lack of amiability by the health care workers and 16.9% the waiting time. The qualitative study showed that these two complaints drive some women not to complete the vaccination schedule. We might also hypothesize that, given the perceived lack of amiability, some women don't get enough information on the side effects and their management. Surprisingly, 73.3% of the interviewees think that vaccines against the disease are a good thing, and 83% of those who have heard messages promoting the vaccination approve them. This apparent contradiction with the low vaccine uptake is explained by a very low perception of the Covid-19 risks. More than half of the population surveyed believe that the disease is not present in the country, a very large majority believe that only ill people can transmit the disease, while only 12.8% think they know anybody who has ever been sick with Covid-19. According to our results, the circulating rumors on the vaccines don't play a significant role in the low adherence to Covid-19 uptake, nor in the insufficient completeness of the EPI vaccination schedule. Conclusion: The communication efforts on EPI vaccination should focus on the explanation of the side effects and their management, as well as improving the organization of the vaccination sessions. The communication on Covid-19 vaccination should focus on the reality of the disease in the country and the groups at risk for severe forms.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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