Vaccine Knowledge and Vaccine Attitudes of Undergraduate Nursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine hesitancy is a growing threat to public health worldwide; however, the vaccine knowledge and attitudes of nursing students—a population of future immunizers and health promoters—are largely unknown. The purpose of this descriptive research study was to assess baccalaureate nursing students’ knowledge and acceptance of vaccinations as well as leading, self-reported vaccination influences in their lives. The sample consisted of 145 fourth-year nursing students at a Southwestern Ontario university who completed an in-class, online survey in February 2020 (pre-COVID-19 restrictions) consisting of the Vaccination Knowledge Scale, the Vaccine Acceptance Instrument, and demographic and vaccination influence questions. The participants were found to have high mean vaccine knowledge scores (7.8/9, SD ± 1.5) and vaccine acceptance scores (123.3/140, SD ± 16.1), and the two variables were positively correlated using Pearson’s correlation (r[143] = .69, p < .001). However, the vaccine acceptance results revealed varying degrees of vaccine hesitancy, and the students displayed the lowest scores in the subscale pertaining to the role of government in requiring vaccinations. Nursing school was selected as the leading vaccine influence among the participants, but healthcare providers were chosen as a primary influence by students with lower vaccine knowledge scores. Nursing educators are in a prime position to positively impact students’ knowledge of and attitudes toward vaccination and should consider providing targeted education toward common vaccination misconceptions among nursing students.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».