Determinants of Influenza Vaccination among Healthcare Workers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the determinants of influenza vaccination and the moderators of the intention-behavior relationship among healthcare workers (HCWs). DESIGN: Prospective survey with 2-month follow-up. SETTING: Three university-affiliated public hospitals. PARTICIPANTS: Random sample of 424 HCWs. METHODS: The intention of an HCW to get vaccinated against influenza was measured by means of a self-administered questionnaire based on an extended version of the theory of planned behavior. An objective measure of behavior was extracted 2 months later from the vaccination database of the hospitals. RESULTS: Controlling for past behavior, we found that the determinants of influenza vaccination were intention (odds ratio [OR], 8.32 [95% confidence interval {CI}, 2.82-24.50]), moral norm (OR, 3.01 [95% CI, 1.17-7.76]), anticipated regret (OR, 2.33 [95% CI, 1.23-4.41]), and work status (ie, full time vs part time; OR, 1.99 [95% CI, 1.92-3.29]). Moral norm also interacted with intention as a significant moderator of the intention-behavior relationship (OR, 0.09 [95% CI, 0.03-0.30]). Again, apart from the influence of past behavior, intention to get vaccinated was predicted by use of the following variables: attitude (beta=.32; P<.001), professional norm (beta=.18; P<.001), moral norm (beta=.18; P<.001), subjective norm (beta=.09; P<.001), and self-efficacy (beta=.08; P<.001). This latter model explained 89% of the variance in HCWs' intentions to get vaccinated against influenza during the next vaccination campaign. CONCLUSIONS: Our study suggests that influenza vaccination among HCWs is mainly a motivational issue. In this regard, it can be suggested to reinforce the idea that getting vaccinated can reduce worry and protect family members.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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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 découle