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Enregistrement W4200301271 · doi:10.1177/08445621211066721

Exploring the Perceptions of Nurses on Receiving the SARS CoV-2 Vaccine in Palestine: A Qualitative Study

2021· article· en· W4200301271 sur OpenAlexvenueno aff
Souad Belkebir, Beesan Maraqa, Zaher Nazzal, Abdullah Abdullah, Ferial Yasin, Kamal Al-Shakhrah, Therese Zink

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Nursing Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationVaccinationGovernment (linguistics)Social mediaPandemicMedicineFamily medicineQualitative researchRumorMedical educationNursingPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceVirologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Uncertainty about vaccination among nurses are major barriers to managing the ongoing COVID-19 pandemic worldwide. PURPOSE: To explore nurseś perceptions about receiving the SARS CoV-2 vaccine to inform the upcoming Palestinian Ministry of Health (MOH) vaccination efforts. METHODS: Four focus groups were conducted with nurses between January 18 and 30, 2021, before MOH launched vaccinations in Palestine. Participants working in government and private facilities were invited to participate and completed an online or paper form to provide demographics, review the study purpose, and give consent. Meetings were facilitated in Arabic either online via the Zoom platform or face-to-face using the same interview guide. Transcripts were translated into English and coded using a template analysis approach. RESULTS: Forty-six nurses, with a median age of 29.5y (range, 22-57) from across Palestine participated. Three major themes emerged: uncertainty, trust, and the knowledge needed to move forward. Uncertainty related to the evolving nature of COVID-19, the rapidity of vaccine development, the types and timing of available vaccines. The need for trusted experts to share scientific information about the vaccines to counteract the misinformation in social media. Moreover, reliable vaccine information may help vaccine-hesitant nurses move to vaccine-acceptors and to convince others, including their patients. CONCLUSION: The negative perception of nurses towards vaccines is problematic in Palestine and uncertainty about which vaccine(s) will be available adds to the lack of education and mass-media misinformation. Other countries with vaccination efforts that are not wholly planned or implemented and may be struggling with similar concerns

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,388
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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