Knowledge, attitudes and barriers to uptake of COVID-19 vaccine in Uganda, February 2021
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Uganda planned to start its COVID-19 vaccination campaign in March 2021, prioritising healthcare workers, security personnel, elderly and people with comorbidities. However, the willingness to receive the vaccine and potential barriers and hindrances were unknown. To understand the barriers to uptake of the COVID-19 vaccine prior to its rollout, we explored the communities' knowledge, attitudes and barriers. METHODS: We conducted a mixed-methods cross-sectional study in Kampala and Ankole subregions in February 2021. For the household survey, we used three-stage sampling to select three districts in each subregion and, thereafter, 12 villages per district. One adult in each household was interviewed. Additionally, we conducted focus group discussions and key informant interviews to explore knowledge, attitudes and barriers to COVID-19 vaccination. Modified Poisson regression was used to identify factors associated with willingness to receive to COVID-19 vaccine RESULTS: Among 1728 respondents, 52% were under 40 years old, and 67% were female. Fifty-nine percent of those who had heard of the vaccine primarly obtained information from radio and television (TV). Despite one-quarter reporting that they had heard that the vaccine could cause death or genetic changes, 85% were willing to receive it. Persons in the Kampala subregion were less willing than those in the Ankole subregion to take the vaccine (76% vs 94%, adjusted prevalence ratio (aPR)=0.85, 95% CI: 0.81 to 0.89). Trust in the effectiveness of non-vaccine COVID-19 preventive measures (aPR=0.89, 95% CI: 0.80 to 0.99), living in urban areas (aPR=0.84, 95% CI: 0.76 to 0.91) and lack of information on vaccine safety (aPR=0.91, 95% CI: 0.83 to 0.93) reduced interest in taking the vaccine. CONCLUSIONS: Vaccine willingness was high despite some misinformation and safety concerns, which more prevalent in Kampala than in the Ankole subregion. While radio and TV were major sources of COVID-19 vaccine information, social media was the biggest propagator of COVID-19 vaccine misinformation. Therefore, providing credible information about vaccine safety could reinforce uptake, especially among urban residents. Additionally, local and national leaders should publicise their acceptance of vaccines and debunk misinformation.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».