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Enregistrement W2037218209 · doi:10.1016/j.vaccine.2015.04.037

Measuring vaccine hesitancy: The development of a survey tool

2015· article· en· W2037218209 sur OpenAlexaff
Heidi J. Larson, Caitlin Jarrett, W Schulz, Mohuya Chaudhuri, Yuqing Zhou, Ève Dubé, Melanie Schuster, Noni E. MacDonald, Rose Wilson

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversityInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésVaccinationScale (ratio)ImmunizationFamily medicineMedicinePsychologyPublic relationsPolitical scienceImmunologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In March 2012, the SAGE Working Group on Vaccine Hesitancy was convened to define the term "vaccine hesitancy", as well as to map the determinants of vaccine hesitancy and develop tools to measure and address the nature and scale of hesitancy in settings where it is becoming more evident. The definition of vaccine hesitancy and a matrix of determinants guided the development of a survey tool to assess the nature and scale of hesitancy issues. Additionally, vaccine hesitancy questions were piloted in the annual WHO-UNICEF joint reporting form, completed by National Immunization Managers globally. The objective of characterizing the nature and scale of vaccine hesitancy issues is to better inform the development of appropriate strategies and policies to address the concerns expressed, and to sustain confidence in vaccination. The Working Group developed a matrix of the determinants of vaccine hesitancy informed by a systematic review of peer reviewed and grey literature, and by the expertise of the working group. The matrix mapped the key factors influencing the decision to accept, delay or reject some or all vaccines under three categories: contextual, individual and group, and vaccine-specific. These categories framed the menu of survey questions presented in this paper to help diagnose and address vaccine hesitancy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations968
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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