Multi-method findings on COVID-19 vaccine acceptability among urban refugee adolescents and youth in Kampala, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTScant studies have explored COVID-19 vaccine acceptability among refugees. However, contexts of forced migration may elevate COVID-19 vulnerabilities, and suboptimal refugee immunisation rates are reported for other vaccine-preventable diseases. We conducted a multi-methods study to describe COVID-19 vaccine acceptability among urban refugee youth in Kampala, Uganda. This study uses cross-sectional survey data from a cohort study with refugees aged 16-24 in Kampala to examine socio-demographic factors associated with vaccine acceptability. A purposively sampled cohort subset (n = 24) participated in semi-structured in-depth individual interviews, as did key informants (n = 6), to explore COVID-19 vaccine acceptance. Among 326 survey participants (mean age: 19.9; standard deviation 2.4; 50.0% cisgender women), vaccine acceptance was low (18.1% reported they were very likely to accept an effective COVID-19 vaccine). In multivariable models, vaccine acceptance likelihood was significantly associated with age and country of origin. Qualitative findings highlighted COVID-19 vaccine acceptability barriers and facilitators spanning social-ecological levels, including fear of side effects and mistrust (individual level), misinformed healthcare, community and family attitudes (community level), tailored COVID-19 services for refugees (organisational and practice setting), and political support for vaccines (policy environment). These data signal the urgent need to address social-ecological factors shaping COVID-19 vaccine acceptability among Kampala's young urban refugees.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT04631367.
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 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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».