Development of motivational interviewing skills in immunization (MISI): a questionnaire to assess MI learning, knowledge and skills for vaccination promotion
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Vaccine hesitancy is a complex problem. We previously demonstrated that motivational interviewing (MI) could be helpful to enhance parents’ motivation to vaccinate their child. The aim of this study is to develop a new, simple and robust evaluation tool that is suitable for evaluating MI learning of vaccination health professionals.Methods: We designed the Motivational Interviewing Skills in Immunization (MISI), a short written questionnaire to evaluate the MI knowledge and skills of participants in an immunization context. It covers three key areas: knowledge of MI, ability to apply MI-related skills, participant self-confidence in using MI. Questionnaire content and face validity were assessed by MI experts and internal consistency, reliability and effect size were analyzed using a multiple pretest-posttest design.Results: Psychometric measures showed good to excellent internal consistency of the questionnaire for all three areas (Cronbach’s and KR coefficient: 0.70 to 0.88). Test-retest reliability showed good measurement stability (ICC: 0.53). Good sensitivity to change was also obtained (Cohen’s d: 0.80 to 1.66).Conclusion: The MISI questionnaire is the first paper/pencil evaluation method to assess MI training specific to immunization. Psychometric measures showed high reliability.Practice implications: This questionnaire could provide a convenient and inexpensive method to evaluate knowledge and competencies following immunization-specific MI training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».