Knowledge, Attitude and Practice towards COVID-19 Vaccination among adults of Sullia Taluk in Dakshin Kannada District of Karnataka- A Community based Survey)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccination programs for corona virus disease (COVID-19) were initiated globally in a record time unparalleled in the history of immunisation. Thus the community's and perceptions towards COVID-19 vaccinations are poorly understood. This study thus aimed to investigate community knowledge, attitudes and practices towards COVID-19 vaccinations in Sullia Taluk of Dakshin Kannada. Methods: An exploratory and anonymous population- based survey was conducted among 600 general individuals (58.17% male; 41.83% female). The survey was conducted using a validated self- administered questionnaire containing a set of questions pertaining to knowledge, attitudes, and practices. Multiple linear regression was performed to determine the variables predicting knowledge, and attitudes towards COVID-19 vaccinations. Results: The mean scores of knowledges and attitudes were 2.73±1.48 and 9.44±2.39 respectively. About a quarter of participants thought that the COVID-19 vaccination available in India is safe, 60% reported that they will continue to have further vaccinations if necessary. About 54% reported recommending it to family and friends. Regression analysis revealed that higher SES, university/ higher levels of education, nuclear families and those with a previous history of essential vaccines uptake were associated with a higher knowledge score; whilst attitudes were significantly associated to gender and previous history of essential vaccines uptake. Just over half of the participants(54%) thought that everyone should be vaccinated. A majority of the population 72.17% population reported vaccine should be administered free of cost in India. Keywords:- Covid Vaccination; Survey; Karnatak.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».