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Enregistrement W4413029668 · doi:10.1186/s12889-025-23747-4

Using black knowledges to recognise and address barriers to COVID-19 vaccination in Malawi

2025· article· en· W4413029668 sur OpenAlexafffund
Chúk Odenigbo, Paul Mkandawire, Sonia Wesche, Eric Crighton

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMedicineBiostatisticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public healthVaccination2019-20 coronavirus outbreakEpidemiologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicEnvironmental healthCoronavirus InfectionsVirologyFamily medicineInfectious disease (medical specialty)OutbreakNursingPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A Black Geographies framework offers a perspective through which the rich and complex histories and knowledges of African nations, and the people themselves, can be explored to reveal barriers to vaccination and solutions to achieving global vaccine access and equity. This research centres Malawi as a case study and seeks to (1) identify barriers to COVID-19 vaccination; (2) situate these barriers within geographic scales, ranging from the local to the global; and, (3) identify the role of the (Black) individual in creating, perpetuating, navigating and overcoming these barriers. METHODS: The study employed a qualitative approach, using in-depth semi-structured interviews with 41 key informants in Malawi between September and December 2021 to explore barriers to vaccination. Recruitment focused on ensuring diverse perspectives based on occupation, location, gender, and ethnicity. Among the informants, 26 were men and 15 were women; 31 lived in rural areas and 10 in urban areas; 21 had completed secondary school, while 20 had not. Twenty interviews were conducted in English, while 21 were in either Chitumbuka or Chichewa. Interview transcripts were analysed using the framework method. RESULTS: Results reveal that the fear of COVID-19 in Malawi was largely tied to disruptions in cultural practices like burials, creating anxiety about “meaningless deaths” without proper rites. This fear, rooted in the community’s lifeworlds, contributed to vaccine hesitancy, compounded by a history of colonial exploitation and racial mistrust, with some believing that the vaccine was designed to harm them (Black peoples and/or Africans). Structural barriers such as vaccine nationalism and logistics posed challenges in Malawi, further hindering access. In response, Malawi’s government developed culturally specific public health strategies, leveraging traditional and social media, community leaders, and a dual approach that combined Western and traditional medicine to promote vaccination. This Malawian approach emphasises the importance of acknowledging local knowledges, cultural practices, and Black spatial agency in navigating and addressing vaccine uptake. CONCLUSIONS: This study underscores the critical importance of integrating Black knowledges and voices into vaccine rollout and distribution policies. Through the lens provided by the Black Geographies framework, we highlight the analytical strength of Blackness and Black knowledges. The study identifies barriers to vaccination in Black communities and proposes solutions rooted in these perspectives. Furthermore, it emphasises the need to acknowledge present-day global power dynamics in vaccine messaging and distribution to ensure equitable access and benefits for populations worldwide.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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