Vaccine acceptance: How to build and maintain trust in immunization
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, over 80% of parents choose to vaccinate their children. Although this may appear positive, it is one of the lowest vaccination rates in the western world, and does not meet the 95% coverage rate needed to prevent outbreaks of vaccine-preventable diseases such as measles. A recent national immunization survey showed approximately 50% of parents are concerned about potential side-effects from vaccines, 25% believe that a vaccine can cause the disease it was meant to prevent, and 13% think alternative practices could eliminate the need for vaccines. In addition, vaccine hesitancy-defined by its determinants: confidence, complacency and convenience-is on rise. To address the complacency and trust (confidence) components of vaccine hesitancy, four best practices to optimize trust in vaccines and promote vaccine acceptance are presented. The first best practice is to understand the concerns; this is done at a population level via research and at individual level via motivational interviewing. The second best practice is to address these concerns by effectively presenting science-based information. This is done at a population level by communicating research and at an individual level by applying this research to the specific concerns, values and norms of the individual. Third, present immunization as a social norm, both in educational materials and in conversations. Finally, resilience is fostered by planning ahead (both at a population level and for individual practitioners) to manage events that can undermine trust and drive negative vaccine concerns, such as a new vaccine being added to the routine schedule or the emergence of an unexpected adverse event. Building and maintaining public trust in immunization takes time. Healthcare practitioners must keep in mind that while trust is a key element in vaccine acceptance, it is not the only element; convenience and access can also impact vaccine uptake. Nurturing trust is but one part of increasing vaccine acceptance and this brief will focus on strategies to build and nurture trust.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».