Do health care providers trust product monograph information regarding use of vaccines in pregnancy? A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influenza immunization is recommended in pregnancy to prevent severe infections in pregnant women and newborns, yet vaccine uptake remains low. Studies suggest that cautionary language in vaccine product monographs regarding safety and use in pregnancy affects health care providers' perceptions of vaccine safety and how they counsel pregnant women. OBJECTIVE: To conduct a qualitative analysis of health care provider perceptions of the safety of inactivated influenza vaccines and their recommendations for use in pregnancy based on product monograph language statements. METHODS: Health care providers were recruited at two international health conferences and from teaching programs in Ethiopia, Ghana, Uganda, and Laos during September and October 2015. After reading the product monograph excerpts for three licensed inactivated influenza vaccines, participants completed a ten-item online survey with quantitative and qualitative components that captured perceptions of vaccine safety. RESULTS: Health care providers identified a lack of trust in manufacturers' and product monograph information. They perceived product monograph language as ambiguous and not "up-to-date" with current evidence. Health care providers wanted product monograph language that clearly conveyed evidence for the risks and benefits of the vaccine in an understandable manner. CONCLUSION: This study suggests that adopting best practices in the wording of product monographs would help to support evidence-based use of vaccines in pregnant women.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».