MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010203198 · doi:10.2196/resprot.2760

Using Risk Group Profiles as a Lightweight Qualitative Approach for Intervention Development: An Example of Prevention of Tick Bites and Lyme Disease

2013· article· en· W2010203198 sur OpenAlexvenueno aff
D. Beaujean, Lex van Velsen, Julia EWC van Gemert - Pijnen, Angelique Maat, Jim van Steenbergen, Rik Crutzen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTickPublic healthMedicineLyme diseasePopulationFamily medicineEnvironmental healthErythema migransVeterinary medicineNursingBorrelia burgdorferiImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many public health campaigns use a one-size-fits-all strategy to achieve their desired effect. Public health campaigns for tick bites and Lyme disease (LD) in many countries convey all relevant preventive measures to all members of the public. Although preventing tick bites (eg, by wearing protective clothing or using repellants) and checking for tick bites after visiting a risk area are effective and cost-efficient methods to prevent an individual from contracting a tick-borne disease, public compliance to these methods is low. OBJECTIVE: We aimed to identify the group of individuals within the general Dutch population that are at high risk of being bitten by a tick or developing LD and to describe their characteristics, knowledge, and perceptions. The incidence of patients visiting their general practitioner for tick bites and erythema migrans (the first sign of LD) has increased tremendously in the last decades in the Netherlands and other European countries; therefore, our efforts can be used to counter this troubling trend. METHODS: We conducted in-depth semi-structured interviews to identify individuals belonging to the average risk group. Participants were recruited in two ways. Patients who visited two municipal health services travel health clinics (one in a high-endemic area and one in a low-endemic area) were asked to participate. This resulted in 18 interviews. Further, parents were recruited using the convenience sampling method, which resulted in 7 interviews. We discontinued interviewing when the point of data saturation was reached. We analyzed the results immediately after each interview to identify the point of data saturation. Data saturation is when the new interviews provided no new information compared to the previous interviews. The interviews were transcribed and analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: We identified four groups at risk of being bitten by ticks and developing LD among the general Dutch population. The groups were as follows: (1) outdoor people that check for tick bites, (2) outdoor people that do not check for tick bites, (3) parents that check their children for tick bites, and (4) parents that do not check their children for tick bites. Previous experience with ticks or LD was the main denominator between the groups. Checking for tick bites is a more easily adopted measure than preventing tick bites. Therefore, for all groups, public health efforts in the future should primarily emphasize on the importance of checking for tick bites. CONCLUSIONS: The lightweight qualitative approach presented in this paper is highly relevant in tailoring public health efforts toward specific groups. The profiles of members in each risk group and the motivations underlying the behaviors of the members in each risk group can be used to determine the features and content of a targeted communication strategy about ticks and LD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetVector-borne infectious diseasesTravaux en français237 207