Influenza vaccine preference and uptake among older people in nine countries
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of a study delineating factors that influence older people's preferences and uptake of the influenza vaccine in nine countries. BACKGROUND: Vaccination uptake for the aging population in many countries still remains below the World Health Organization recommended rate. Older people who perceive higher susceptibility to and severity of influenza, and more benefits from vaccination and action cues prompting vaccination, tend to accept the vaccine, but those with more perceived barriers to vaccination are less likely to accept it. METHOD: A total of 208 older people from China, Indonesia, Turkey, Korea, Greece, Canada, the United Kingdom, Brazil and Nigeria were recruited to 14 vaccinated and 12 unvaccinated focus groups. They shared their experiences of influenza, and influenza vaccination, and promotion of influenza vaccination in focus groups. The data were collected in 2007. FINDINGS: We identified five themes and generated a hypothetical framework for in-depth understanding of vaccination behaviour among older people. Participants' vaccine preferences were determined by their behavioural beliefs in vaccination, which were based on their probability calculation of susceptibility to and severity of influenza and vaccine effectiveness, and their utility calculation of vaccine, healthcare and social costs. Action cues prompting vaccination and vaccine access further affected the vaccine uptake of participants with vaccine preferences. Vaccination coverage was likely to be higher in the countries where normative beliefs in favour of vaccination had formed. CONCLUSION: The hypothetical framework can be used to guide healthcare providers in developing strategies to foster normative beliefs of older people in vaccination, provide effective action cues and promote vaccine access.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».