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Enregistrement W6886034860 · doi:10.14279/depositonce-15337

Addressing vaccine hesitancy and access barriers to achieve persistent progress in Israel’s COVID-19 vaccination program

2021· article· en· W6886034860 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositOnce · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationQuarter (Canadian coin)PopulationPacePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of March 31, 2021, Israel had administered 116 doses of vaccine for COVID-19 per 100 population (of any age) – far more than any other OECD country. It was also ahead of other OECD countries in terms of the share of the population that had received at least one vaccination (61%) and the share that had been fully vaccinated (55%). Among Israelis aged 16 and over, the comparable figures were 81 and 74%, respectively. In light of this, the objectives of this article are: 1. To describe and analyze the vaccination uptake through the end of March 2021 2. To identify behavioral and other barriers that likely affected desire or ability to be vaccinated 3. To describe the efforts undertaken to overcome those barriers Israel’s vaccination campaign was launched on December 20, and within 2.5 weeks, 20% of Israelis had received their first dose. Afterwards, the pace slowed. It took an additional 4 weeks to increase from 20 to 40% and yet another 6 weeks to increase from 40 to 60%. Initially, uptake was low among young adults, and two religious/cultural minority groups - ultra-Orthodox Jews and Israeli Arabs, but their uptake increased markedly over time. In the first quarter of 2021, Israel had to enhance access to the vaccine, address a moderate amount of vaccine hesitancy in its general population, and also address more intense pockets of vaccine hesitancy among young adults and religious/cultural minority groups. A continued high rate of infection during the months of February and March, despite broad vaccination coverage at the time, created confusion about vaccine effectiveness, which in turn contributed to vaccine hesitancy. Among Israeli Arabs, some residents of smaller villages encountered difficulties in reaching vaccination sites, and that also slowed the rate of vaccination. The challenges were addressed via a mix of messaging, incentives, extensions to the initial vaccine delivery system, and other measures. Many of the measures addressed the general population, while others were targeted at subgroups with below-average vaccination rates. Once the early adopters had been vaccinated, it took hard, creative work to increase population coverage from 40 to 60% and beyond. Significantly, some of the capacities and strategies that helped Israel address vaccine hesitancy and geographic access barriers are different from those that enabled it to procure, distribute and administer the vaccines. Some of these strategies are likely to be relevant to other countries as they progress from the challenges of securing an adequate vaccine supply and streamlining distribution to the challenge of encouraging vaccine uptake.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,340 · 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
Publié2021
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