Predictors of Human Papillomavirus Vaccine uptake or intent among parents of preadolescents and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of this study was to examine predictors of human papillomavirus (HPV) vaccine uptake or intent among parents of pre-adolescents and adolescents.Methods: A cross-sectional descriptive study was conducted among parents of girls aged 9 to 18 years, visiting two primary care clinics in central Texas from September to November 2015. Pearson’s product-moment correlation procedures and path analyses based on Health Belief Model were performed.Results: Path analysis showed that provider recommendation for HPV vaccination (β = 0.37; p < .001) and perceived HPV vaccine harm (β = -0.48; p < .001) had statistically significant direct effects on HPV vaccine uptake or intent. The perceived HPV vaccine effectiveness was directly influenced by HPV knowledge (β = 0.39; p < .001), empowerment in parent-provider relationships (β = 0.30; p = .006) and parental college education (β = 0.23; p = .039).}Conclusions: Together with parental empowerment fostering an equal partnership with providers, targeted education to improve parental HPV knowledge may convince them of the HPV vaccine effectiveness. This, in turn, may help them put the perceived HPV vaccine harm in proper perspective and allow them to make informed decisions regarding the timely HPV vaccination of their children. Because provider recommendation is one of the most important contributing factors for HPV vaccine uptake or intent, parental education and recommendations from nurses will help reduce the knowledge gaps and empower parents to make the timely decisions to vaccinate their children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».