Feasibility and Accuracy of a Computer-Assisted Self-Interviewing Instrument to Ascertain Prior Immunization With Human Papillomavirus Vaccine by Self-Report: Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ascertaining history of prior immunization with human papillomavirus (HPV) vaccine can be challenging and resource-intensive. Computer-assisted self-interviewing instruments have the potential to address some of the challenges of self-reporting, and may also reduce the time, costs, and efforts associated with ascertaining immunization status. OBJECTIVE: This study assesses both the feasibility and the accuracy of a computer-assisted self-interviewing instrument to ascertain a patient's history of immunization with the HPV vaccine. METHODS: We developed both a survey and a Web-based data collection system using computer-assisted self-interviewing to ascertain self-reported HPV vaccine immunization history. We implemented the instrument in a sample of adult women enrolled in an ongoing study of the HPV vaccine. Vaccine records from prior sources of care were reviewed to verify reported immunization history. RESULTS: Among the 312 participants who provided HPV vaccine immunization history by self-report, almost all (99%) were able to do so using the computer-assisted self-interviewing instrument. The median survey completion time was 10 minutes (IQR 7-17). The accuracy of self-report was 84%, sensitivity was 89%, specificity was 80%, and the negative predictive value was 92%. CONCLUSIONS: We found that it is feasible to collect a history of immunization with the HPV vaccine using a computer-assisted self-interviewing instrument. This approach is likely to be acceptable to adult women and is reasonably accurate in a clinical research setting.
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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 | 0,028 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».