Vaccine hesitancy among hospital staff physicians: A cross-sectional survey in France in 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare professionals, because they recommend vaccines to their patients, answer their questions, and vaccinate them, are the cornerstone of vaccination in France. They can nonetheless be affected by vaccine hesitancy (VH). AIMS: We sought to study the opinions, practices, and perceptions of French hospital staff physicians (HSPs) toward vaccination and the prevalence and correlates of VH among them. METHODS: We conducted a cross-sectional survey in 14 public hospitals in France from September 2018 to October 2019. HSPs completed a standardized questionnaire -most of the time face-to-face - about their vaccine-related attitudes and practices. Data were weighted for age and sex. An agglomerative hierarchical cluster analysis of the HSPs' perceptions and opinions toward vaccination allowed us to identify vaccine-hesitant HSPs, and multiple Poisson regression with robust standard errors let us study the factors associated with VH. RESULTS: The study included 1,795 HSPs (participation rate: 86%). Almost all (93.7%) were strongly favorable to vaccination, even though 42.2% (95CI = 39.8-44.6) showed moderate VH. VH prevalence was lowest among infectious disease specialists (12.3%; 95CI = 6.7-21.3) and pediatricians (27.7%; 95CI = 21.4-35.2). Hesitant HSPs were less trustful of vaccination information sources and doubted the safety of vaccines more often than HSPs with almost no VH. Compared with non-hesitant HSPs, those with higher VH had less often taken a medical course about vaccination and were less likely to be vaccinated against seasonal influenza, to recommend vaccines to their patients and to try to convince vaccine-hesitant patients to be vaccinated. CONCLUSIONS: Strong favorability to vaccination does not prevent VH, which was observed in most specialties. Interventions are required to help hesitant HSPs to adopt more proactive vaccination practices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».