Determinants of Influenza Vaccination among Healthcare Workers
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».