Helping healthcare workers decide: evaluation of an influenza immunization decision tool.
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers (HCW) experience decisional conflict or uncertainty of the best alternative when deciding about influenza immunization. Despite free and easy access to influenza vaccine, and resource consuming campaigns, immunization rates among HCW remain unacceptably low. This is in part due to decisional conflict, which may be alleviated by a decision aid. To address this issue we developed the Ottawa Influenza Decision Aid (OIDA) to help HCW make an informed decision about influenza immunization. The OIDA was tested in a large acute care hospital during the influenza immunization campaign. We recruited HCWs from the Orthopaedic Ward and Logistical Services, using block randomization, to complete the OIDA and a feedback questionnaire. The majority (85%) of respondents that completed the OIDA felt that immunization was very important to avoid getting influenza and 95% were sure of the best choice for them. In response to the feedback questionnaire, 84% of respondents found the information clear and 77% concluded the OIDA helped them to recognize a decision. Results of this study support the OIDA as a useful tool for HCWs considering influenza immunization. This study is an important step towards evaluating the usefulness of the OIDA within prevention campaigns. Recommendations include evaluation of the OIDA by incorporating it into large-scale influenza immunization campaigns.
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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 | 0,023 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».