MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225125704 · doi:10.2196/34615

Testing the Efficacy of Attitudinal Inoculation Videos to Enhance COVID-19 Vaccine Acceptance: Quasi-Experimental Intervention Trial

2022· article· en· W4225125704 sur OpenAlexvenueno aff
Rachael Piltch‐Loeb, Max Su, Brian Hughes, Marcia A. Testa, Beth Goldberg, Kurt Braddock, Cynthia Miller‐Idriss, Vanessa Maturo, Elena Savoia

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakIntervention (counseling)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicVirologyOutbreakDiseaseNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the course of the COVID-19 pandemic, a variety of COVID-19-related misinformation has spread and been amplified online. The spread of misinformation can influence COVID-19 beliefs and protective actions, including vaccine hesitancy. Belief in vaccine misinformation is associated with lower vaccination rates and higher vaccine resistance. Attitudinal inoculation is a preventative approach to combating misinformation and disinformation, which leverages the power of narrative, rhetoric, values, and emotion. OBJECTIVE: This study seeks to test inoculation messages in the form of short video messages to promote resistance against persuasion by COVID-19 vaccine misinformation. METHODS: We designed a series of 30-second inoculation videos and conducted a quasi-experimental study to test the use of attitudinal inoculation in a population of individuals who were unvaccinated (N=1991). The 3 intervention videos were distinguished by their script design, with intervention video 1 focusing on narrative/rhetorical ("Narrative") presentation of information, intervention video 2 focusing on delivering a fact-based information ("Fact"), and intervention video 3 using a hybrid design ("Hybrid"). Analysis of covariance (ANCOVA) models were used to compare the main effect of the intervention on the 3 outcome variables: ability to recognize misinformation tactics ("Recognize"), willingness to share misinformation ("Share"), and willingness to take the COVID-19 vaccine ("Willingness"). RESULTS: There were significant effects across all 3 outcome variables comparing inoculation intervention groups to controls. For the Recognize outcome, the ability to recognize rhetorical strategies, there was a significant intervention group effect (P<.001). For the Share outcome, support for sharing the mis- and disinformation, the intervention group main effect was statistically significant (P=.02). For the Willingness outcome, there was a significant intervention group effect; intervention groups were more willing to get the COVID-19 vaccine compared to controls (P=.01). CONCLUSIONS: Across all intervention groups, inoculated individuals showed greater resistance to misinformation than their noninoculated counterparts. Relative to those who were not inoculated, inoculated participants showed significantly greater ability to recognize and identify rhetorical strategies used in misinformation, were less likely to share false information, and had greater willingness to get the COVID-19 vaccine. Attitudinal inoculation delivered through short video messages should be tested in public health messaging campaigns to counter mis- and disinformation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeSans objet
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

Citations47
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetMisinformation and Its ImpactsTravaux en français237 207