Who knows more about immunization?: Survey of public health nurses and physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report the findings of a knowledge survey of nurse and physician immunization providers. DESIGN: Cross-sectional postal survey assessing demographic characteristics and vaccine knowledge. SETTING: British Columbia (BC). PARTICIPANTS: Nurse and physician immunization providers in BC. MAIN OUTCOME MEASURES: Knowledge of vaccine-preventable diseases, vaccines in general, and vaccine administration and handling practices. RESULTS: Survey responses were received from 256 nurses and 292 physicians (response rates of 48.6% and 18.3%, respectively). Most nurses (98.4%) reported receiving immunization training outside of the academic setting compared with 55.6% of physicians. Overall, nurse immunizers scored significantly higher than physician immunizers on all 3 domains of immunization knowledge (83.7% vs 72.8%, respectively; P < .001). Physicians scored highest on the vaccine-preventable disease domain and least well on the general vaccine domain. Nurses with more experience as health care providers scored higher. Physicians scored higher if they were female, served patient populations predominantly younger than 5 years, or received immunization training outside of academic settings. CONCLUSION: In BC, nurse immunizers appear to have higher overall immunization knowledge than physicians and are more likely to receive immunization training when in practice. Physician immunizers might benefit most from further training on vaccines and vaccine administration and handling.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».