Use of Apps to Promote Childhood Vaccination: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The decline in the uptake of routine childhood vaccinations has resulted in outbreaks of vaccine-preventable diseases. Vaccination apps can be used as a tool to promote immunization through the provision of reminders, dissemination of information, peer support, and feedback. OBJECTIVE: The aim of this review is to systematically review the evidence on the use of apps to support childhood vaccination uptake, information storage, and record sharing. METHODS: We will identify relevant papers by searching the following electronic databases: PubMed, Embase by Ovid, Web of Science, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), ClinicalTrials.gov, and Education Resources Information Center (ERIC). We will review the reference lists of those studies that we include to identify relevant additional papers not initially identified using our search strategy. In addition to the use of electronic databases, we will search for grey literature on the topic. The search strategy will include only terms relating to or describing the intervention, which is app use. As almost all titles and abstracts are in English, 100% of these will be reviewed, but retrieval will be confined to papers written in the English language. We will record the search outcome on a specifically designed record sheet. Two reviewers will select observational and intervention studies, appraise the quality of the studies, and extract the relevant data. All studies will involve the use of apps relating to child vaccinations. The primary outcome is the uptake of vaccinations. Secondary outcomes are as follows: (1) use of app for sharing of information and providing vaccination reminders and (2) use of app for storage of vaccination information; knowledge and decision making by parents regarding vaccination (ie, risks and benefits of vaccination); costs and cost-effectiveness of vaccination apps; use of the app and measures of usability (eg, usefulness, acceptability, and experiences of different users: parents and health care professionals); use of technical standards for development of the app; and adverse events (eg, data leaks and misinformation). We will exclude studies that do not study an app. We anticipate a limited scope for meta-analysis and will provide a narrative overview of findings and tabular summaries of extracted data. RESULTS: This project was funded by the Sir David Cooksey Fellowship in Healthcare Translation at the University of Oxford, Oxford, United Kingdom. We will submit the full systematic review for publication in the Journal of Medical Internet Research. CONCLUSIONS: This review will follow, where possible, the Cochrane Collaboration and the Centre for Review and Dissemination methodologies for conducting systematic reviews. We will report our findings based on guidelines from the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. The review results will be used to inform the development of a vaccination app. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/16929.
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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 | 0,079 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,015 |
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 ».