Vaccination attitudes and mobile readiness: A survey of expectant and new mothers
Notice bibliographique
Résumé
Sub-optimal vaccination coverage and recent outbreaks of vaccine-preventable diseases serve as a reminder that vaccine hesitancy remains a concern. ImmunizeCA, a new smartphone app to help track immunizations, may address several reasons for not vaccinating. We conducted a study to describe demographic variables, attitudes, beliefs and information sources regarding pediatric vaccination in a sample of childbearing women who were willing to download an immunization app. We also sought to measure their current mobile usage behaviors and determine if there is an association between participant demographics, attitudes, beliefs and information sources regarding pediatric vaccination and mobile usage. We recruited participants using a combination of passive and active methods at a tertiary care hospital in Ottawa, Canada. We used surveys to collect demographic information, examine attitudes, behavior, and information sources regarding immunization and self-reported mobile phone usage. A total of 54 women participated. The majority had positive attitudes toward vaccination (96%) and intended to vaccinate their children (98%). Participants were interested in information on pediatric vaccination (94%), and found information from public health the most reliable and accessible (78%). Participants also trusted immunization information from their doctor or nurse and public health (83%) more than other sources. There was variability in participant use of mobile apps for other purposes. The median participant mobile readiness score was 3.2. We found no significant associations between participant age, behavior and attitudes regarding vaccination and mobile readiness scores. This is the first evaluation of mobile readiness for a smartphone app to track immunizations. Our findings suggest that there exists an opportunity to provide reliable information on vaccination through mobile devices to better inform the public, however predictors of individual engagement with these technologies merits further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».