Une approche communicationnelle participative pour la vaccination et la prévention contre la grippe en milieu hospitalier. De la grippe saisonnière à la Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente les résultats d’une recherche — action menée au sein d’un hôpital situé à Ottawa, au cœur de la capitale canadienne. Elle vise à augmenter le taux de vaccination contre l’influenza auprès du personnel infirmier et s’est déroulée en deux temps. Tout d’abord, nous avons réalisé un diagnostic des opinions des infirmières/ers de l’hôpital via deux groupes de discussions. Ensuite, nous avons élaboré des principes stratégiques de communication, avant de les discuter, valider ou infirmer dans un atelier mené auprès des gestionnaires et du personnel non-cadre de l’hôpital. Nous avons découvert deux pôles majeurs d’opinions : un qui est représentatif des personnes qui reçoivent le vaccin, mais qui expriment des doutes sur l’efficacité de l’immunisation et un autre, qui est caractéristique de ceux qui décident de ne pas recevoir le vaccin et qui, sans être des militants « antivaxx », sont prêts à reconsidérer leur avis. Nos résultats révèlent ainsi des barrières communicationnelles et discursives à surmonter comme la fragmentation des informations qui alimente le scepticisme sur la vaccination, les discours de gestion et de contrainte émanant de la direction de l’hôpital et la perception d’opacité quant aux informations diffusées sur l’efficacité du vaccin antigrippal. La tenue de l’atelier nous a permis d’observer la manière dont les gestionnaires remettaient en question certaines idées stratégiques qui avaient guidé jusqu’à présent leur stratégie de communication afin d’adopter une approche de type « strategizing », qui permet l’émergence d’une « direction organisationnelle » vers le changement. In fine, nous avons enquêté comment la Covid-19 a impacté les prédispositions « pour ou contre » la vaccination antigrippale et nous avons constaté un renforcement des convictions préexistantes avec quelques nuances importantes que cet article propose de discuter.
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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 | 0,015 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».