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Enregistrement W2790708240 · doi:10.1080/14760584.2018.1456921

Educating children and adolescents about vaccines: a review of current literature

2018· review· en· W2790708240 sur OpenAlexaff
Alexander R. Maisonneuve, Holly O. Witteman, Jamie Brehaut, Ève Dubé, Kumanan Wilson

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Vaccines · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensOttawa HospitalInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)MedicinePsychologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Until recently, research on vaccine hesitancy has focused primarily on parent populations. Although adolescent knowledge and views are gaining momentum within the literature, particularly with regards to the human papillomavirus and influenza, children remain a virtually unstudied population with regards to vaccine hesitancy. AREAS COVERED: This review focuses on the lack of literature in this area and argues for more vaccine hesitancy research involving child and adolescent populations. It also outlines special issues to consider when framing health promotion messages for children and adolescents. Finally, we explore the use of new and existing technologies as delivery mechanisms for education on vaccines and immunizations in populations of children and adolescents. EXPERT COMMENTARY: Children undergo cognitive development and experiences with vaccines (e.g. pain or education) have the potential to create future attitudes toward vaccines. This can influence future vaccine behaviour, including their participation in decision-making around adolescent vaccines, their decisions to vaccinate themselves when they are adults, and their decisions to vaccinate their own children. Interventions aimed at children, such as education, can create positive attitudes toward vaccines. These can also potentially influence parental attitudes toward vaccines as children convey this knowledge to them. Both of these impacts require further study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,381 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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