MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792519853 · doi:10.1080/21645515.2018.1445449

Immunization and technology among newcomers: A needs assessment survey for a vaccine-tracking app

2018· article· en· W2792519853 sur OpenAlexaffabout
Michelle Paradis, Katherine Atkinson, Charles Hui, David Ponka, Douglas G. Manuel, Paula Day, Malia S. Q. Murphy, Ruth Rennicks White, Kumanan Wilson

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensSouth Bruce Grey Health CentreUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationGovernment (linguistics)Tracking (education)ImmunizationMedicineFamily medicineDemographicsPublic healthMedical educationInternet privacyPsychologyComputer scienceNursingDemographyImmunologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Newcomers experience unique challenges with respect to vaccination. These challenges are compounded by the need to navigate complex vaccination catch-up schedules upon arrival in their new home countries. Our group has pioneered the development of CANImmunize, a free, bilingual, pan-Canadian digital application designed to empower individuals to manage their vaccination records. To inform how a vaccine tracking app such as CANImmunize might be tailored to meet the unique needs of newcomers, this study sought to determine commonly spoken languages, technology use, and current methods of vaccine tracking among recent newcomers to Canada. METHODS: Government-assisted refugees attending a health clinic in Ottawa, Canada were invited to complete a 17-question needs assessment survey. The survey captured data on household demographics, spoken languages, country of origin, technology use and methods used to track vaccination history. RESULTS: 50 newcomers completed the needs assessment survey. Arabic was the predominant language spoken by surveyed individuals. Although 92% of participants owned a smartphone, the majority did not actively use digital health applications. 18 (36%) participants reported being vaccinated before arriving in Canada. 27 (54%) participants were parents, 23 of whom reported that their children were vaccinated prior to arrival in Canada. 38 (76%) participants indicated that they would use a vaccine tracking app such as CANImmunize if it were translated into their primary language of communication. CONCLUSIONS: The results of our study indicate that mobile technology may be a useful tool to help newcomer families stay on track with provincial and territorial immunization schedules.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Vaccines & ImmunotherapeuticsMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207