Psychometric properties of the adapted measles vaccine hesitancy scale in Sudan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for reliable and validated tools to identify, classify, and quantify vaccine-hesitancy in low and middle-income countries, such as Sudan. We evaluated the psychometric properties of an adapted version of the measles vaccine hesitancy scale by assessing its reliability, convergent validity, and criterion validity in Sudan. The vaccine hesitancy scale (VHS) was originally developed by the WHO/SAGE Working Group of Vaccine Hesitancy. METHODS: A community-based survey among parents was conducted in February 2019 in Khartoum state. We conducted exploratory and confirmatory factor analysis to examine the structure of the adapted measles VHS (aMVHS). We computed Cronbach's alphas, correlations with other vaccine hesitancy measurements including the Parental Attitude towards Childhood Vaccination (PACV) and the Vaccine Confidence Index (VCI), and performed a Mann-Whitney U test for assessing the reliability and the convergent and criterion validity, respectively. Moreover, to examine whether the aMVHS can predict the child's vaccination status, the area under the curve (AUC) was estimated using receiver operator characteristic (ROC) curves. RESULTS: The questionnaire was completed by 500 parents. Most were women (87.2%) between the ages of 20 and 47 (M = 31.15, SD = 5.74). The factor analyses indicated that the aMVHS comprises of two factors (sub-scales): 'confidence' and 'complacency'. The aMVHS sub-scales correlated weakly to moderately with the PACV and VCI scales. The area under the curve was 0.499 at most (P >0.05) and the aMVHS score did hardly differ between actually vaccinated and non-vaccinated children. CONCLUSION: Our findings underscore that the aMVHS and its confidence and complacency sub-scales are reliable and have a moderately good convergent validity. However, the aMVHS has a limitation in predicting the concurrent child's vaccination status. More work is needed to revise and amend this aMVHS, particularly by additionally including the 'convenience' construct and by further evaluating its validity in other contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».