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Enregistrement W3161384051 · doi:10.1016/j.coi.2021.04.002

A critical review of measures of childhood vaccine confidence

2021· review· en· W3161384051 sur OpenAlexaff
Gilla K. Shapiro, Jessica Kaufman, Noel T. Brewer, Kerrie Wiley, Lisa Menning, Julie Leask, Neetu Abad, Cornelia Betsch, Vinod Bura, Gustavo Caetano Correa, Ève Dubé, Francine E. Ganter-Restrepo, Wenfeng Gong, Benjamin Hickler, Mohamed F. Jalloh, Monica Jain, Saad B. Omer, Jennifer Requejo, Deepa Risal Pokharel, Nick Sevdalis, Gillian K Steel, Charles Shey Wiysonge

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthWorld Health OrganizationGAVI Alliance
Mots-clésDiscriminant validityReliability (semiconductor)Confidence intervalPsychologyConvergent validityClinical psychologyCognitionDevelopmental psychologyInternal consistencyPsychometricsStatisticsPsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization and global partners sought to identify existing measures of confidence in childhood vaccines, as part of a broader effort to measure the range of behavioural and social drivers of vaccination. We identified 14 confidence measures applicable to childhood vaccination in general, all published between 2010 and 2019. The measures examined 1-5 constructs and included a mean of 12 items. Validation studies commonly examined factor structure, internal consistency reliability, and criterion-related validity. Fewer studies examined convergent and discriminant validity, test-retest reliability, or used cognitive interviewing. Most measures were developed and validated only in high-income countries. These findings highlight the need for a childhood vaccine confidence measure validated for use in diverse global 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations80
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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