Strategies to promote COVID-19 vaccination in Northern Ghana: a qualitative study of stakeholders’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite having sufficient vaccines to inoculate 88% of eligible individuals with at least one dose, COVID-19 vaccine hesitancy in Ghana has been 42.0%. This study explored context-specific strategies to promote COVID-19 vaccination in northern Ghana. METHODS: A descriptive qualitative study design guided this project. The stakeholder group included directors of health services, public health, disease control, health promotion officers, and traditional medicine healers. A total of 17 stakeholders were interviewed. Interviews were scheduled and conducted using Zoom calls. Zoom invitations were sent out, and each interview lasted 30 to 45 min. Reflexive thematic analysis was employed to analyze the data using NVivo. RESULTS: Five themes emerged from the study: (1) the organization of vaccination programs, (2) organizational support for vaccination programs, (3) proposed strategies to enhance intake, (4) challenges encountered in vaccination programs, and (5) the exploration of herbal medicine as an alternative option. CONCLUSION: Our study provides vital insights into the strategies employed, challenges, and strategies that could help tackle COVID-19 vaccine hesitancy in northern Ghana. These findings suggest that area-specific evaluation should be conducted to understand the peculiar logistics needed to support future vaccination programmes, and prioritization of people living with disability.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».