The public's acceptance of novel vaccines during a pandemic: A focus group study and its application to influenza H1N1
Notice bibliographique
Résumé
As influenza H1N1 spreads around the world, health officials are considering the development and use of a new vaccine to protect the public and help control the outbreak. Acceptance of novel vaccines during health crises, however, is influenced by perceptions of a range of risks, including the risk of infection, risk of becoming severely ill or dying if infected, as well as the risk of serious side and long-term effects of the vaccine. A study on 11 focus groups was conducted with the public in Vancouver, Canada in 2006 and 2007 to explore how people assess these risks and how these assessments relate to their willingness to use novel vaccines in a pandemic. Concerns about using new vaccines during a pandemic differ from concerns about using established products in a non-crisis situation. Participants were hesitant to use novel vaccines because of a low perception of the early risk of infection in a pandemic, coupled with the many uncertainties that surround new vaccines and the emerging infectious disease, and owing to the concern that unsafe pharmaceuticals may be rushed to market during a health crisis. Understanding the public´s assessment of the risks related to, and willingness to use, novel vaccines during a pandemic can help officials promote disease-control measures in ways that improve the likelihood of acceptance by the public and may increase uptake of an H1N1 vaccine.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».