Knowledge, attitudes, behaviours, and beliefs of healthcare provider students regarding mandatory influenza vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Influenza infection poses the same risk to healthcare students as to practising clinicians. While there is substantial dialog about the benefits, risks, and ethics of mandatory influenza immunization policies in Canada, there has been little engagement of healthcare students. To explore the knowledge, attitudes, beliefs, and behaviours of healthcare students, we administered a web-based survey to students at Dalhousie University. Influenza vaccination status varied by program type, with 86.3% of medical students (n = 124) and 52.4% of nursing students (n = 96) self-reporting receipt of the influenza vaccine both in the previous and current seasons; pharmacy students' coverage fell between the two. Pharmacy students had higher mean knowledge scores (10.0 out of 13 questions) than medical (9.26) and nursing (8.88) students. Between 56.1% and 64.5% of students across disciplines were in support of a mandatory masking or vaccination policy, and between 72.6% and 82.3% of students would comply if such a policy were in place. A sense of duty to be immunized, desire to be taught more about influenza and influenza vaccine, belief that the hospital has a right to know vaccination status, support for declination policy, and willingness to accept consequences of noncompliance were all predictors of student support of mandatory policies. Medical and pharmacy students tended to hold more pro-influenza vaccination attitudes, had higher knowledge scores, and better vaccine coverage than nursing students. Based on the overall vaccination behaviour, knowledge, beliefs, and attitudes of students surveyed, this study demonstrates that mandatory influenza immunization policies are generally supported by the next generation of practitioners.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».