Measurement of COVID-19 vaccination acceptance and associated factors among Afghan refugees in Iran: insights from a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Afghan refugees in Iran, estimated at over 5 million, represent a large vulnerable population whose attitudes towards COVID-19 vaccination are crucial to understand. METHODS: This cross-sectional study was conducted in Shiraz, Iran, in 2023. Adult Afghan refugees with children aged 5–17 were recruited using a snowball sampling method. A previously validated survey tool was adapted for the Afghan population in this study to assess underlying sociodemographic and psychosocial factors influencing the COVID-19 vaccine acceptance. RESULTS: Among 400 participants, 79% had received at least one dose, 57% were fully vaccinated, and 12% had received booster doses. Female gender (aOR: 2.070, 95% CI: 1.118–3.831), a history of COVID-19 in family or friends (aOR: 2.541, 95% CI: 1.393–4.636), adherence to routine childhood vaccinations for their children (aOR: 3.287, 95% CI: 1.738–6.215), trust in healthcare providers and media (aOR: 1.929, 95% CI: 1.287–2.889), and confidence in vaccine safety (aOR: 3.058, 95% CI: 2.155–4.329) were significantly associated with increased vaccine acceptance. Additionally, 59.8% of the participants vaccinated their children against COVID-19. A history of chronic diseases in participants (aOR: 2.470, 95% CI: 1.290–4.731), their own acceptance of the COVID-19 vaccine (aOR: 18.055, 95% CI: 8.206–39.724), a history of routine childhood vaccinations in children (aOR: 2.050, 95% CI: 1.103–3.810), and confidence in vaccine safety (aOR: 1.457, 95% CI: 1.04–2.032) were significantly associated with children vaccination. CONCLUSIONS: Trust in healthcare providers/media and confidence in vaccine safety, were associated with higher vaccine uptake among Afghan refugees. Targeted communication and trust-building strategies are vital to address vaccine hesitancy, especially among vulnerable populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».