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Enregistrement W3109726263 · doi:10.1016/j.vaccine.2020.10.038

A systematic review of factors that influence the acceptability of vaccines among Canadians

2020· review· en· W3109726263 sur OpenAlexafffundabout
Allison Gates, Michelle Gates, Sholeh Rahman, Samantha Guitard, Tara MacGregor, Jennifer Pillay, Shainoor J. Ismail, Matthew Tunis, Kelsey Young, Kendra Hardy, Robin Featherstone, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineFamily medicinePsychological interventionVaccinationHealth carePopulationIntervention (counseling)Public healthSystematic reviewMEDLINEEnvironmental healthNursingImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canada's National Advisory Committee on Immunization (NACI) provides guidance on the use of vaccines in Canada. To support the expansion of its mandate to include considerations for vaccine acceptability when making recommendations, the NACI Secretariat developed a matrix of factors that influence acceptability. To inform and validate the matrix, we systematically reviewed evidence for factors that influence vaccine acceptability, and for interventions aimed at improving acceptability. METHODS: On 10-11 October 2018 we searched four bibliographic databases, the Theses Canada Portal, and ClinicalTrials.gov. Two reviewers agreed on the included studies. From each study, we extracted information about the participants, intervention or exposure, comparator, and relevant outcomes. Due to heterogeneity in the reported factors and acceptability indicators we synthesized the findings narratively. We appraised the certainty of evidence using GRADE. For each vaccine-preventable disease we populated a matrix of factors for which there was evidence of an influence on acceptability. RESULTS: One hundred studies (>1 million participants) contributed data relevant to the public, 16 (6191 participants) to healthcare providers, and three (84 participants) to policymakers. There were 43 intervention studies (~2 million participants). Across vaccines, we identified low certainty evidence for 70 factors relevant to the general population, 56 to high-risk groups, and 30 to healthcare providers. The perceived safety and importance of the vaccine, vaccination history, and receiving a recommendation from a healthcare provider were common influential factors. We found low certainty evidence that reminders for childhood vaccines and policies or delivery models for rotavirus vaccines could improve uptake and coverage. Evidence for other interventions was of very low certainty. CONCLUSIONS: The NACI vaccine acceptability matrix is useful for categorizing acceptability factors for the general public. Reminder systems may improve the uptake of childhood vaccines. Policies that make the rotavirus vaccine universally available and easily accessible may improve coverage. FUNDING: This systematic review was completed under contract to the Public Health Agency of Canada, Contract #4600001536.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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