COVID-19 vaccine hesitancy in Ethiopia: a scoping review for equitable vaccine access
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: COVID-19 vaccines are crucial for preventing severe illness from the virus. Despite their effectiveness; vaccine hesitancy, unequal access, and economic disparities hinder vaccination programs across Africa, posing significant challenges in Ethiopia. Method: This scoping review followed the methodological guidelines outlined in the Joanna Briggs Institute Reviewer's and employed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses - Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) checklist and explanation to ensure transparency. To analyze the data, we developed tailored search strategies for key databases [HINARI, PubMed, Cochrane, African Journals Online (AJOL), and Science Direct] and gray literature sources. These strategies combined controlled vocabulary and relevant keywords. A descriptive thematic analysis was then employed to identify and categorize the various findings within the included studies. The results are presented in a narrative format, summarizing the key themes and providing a clear and comprehensive overview of the current evidence base. Results and recommendations: A review of 34 Ethiopian studies revealed significant COVID-19 vaccine hesitancy, with rates exceeding 50% in over 40% of the studies. The lowest hesitancy was found in adults from Addis Ababa (19.1%), while the highest rates were seen among healthcare workers in Oromia (69.7%) and pregnant women in Southwest Ethiopia (68.8%). Factors contributing to vaccine hesitancy in Ethiopia include being female, having only primary education, residing in rural areas, younger age, limited knowledge about the vaccine, reduced trust in authorities, and misperceptions about the risk of the virus. To address this challenge effectively, policymakers should prioritize interventions that build public trust, enhance awareness of the vaccine's benefits, and counter 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 | 0,076 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».