“ <i>I don’t think there’s a point for me to discuss it with my patients”</i> : exploring health care providers’ views and behaviours regarding COVID-19 vaccination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care providers' knowledge and attitudes about vaccines are important determinants of their own vaccine uptake, their intention to recommend vaccines, and their patients' vaccine uptake. This qualitative study' objective was to better understand health care providers' vaccination decisions, their views on barriers to COVID-19 vaccine acceptance and proposed solutions, their opinions on vaccine policies, and their perceived role in discussing COVID-19 vaccination with patients. METHODS: Semi-structured interviews on perceptions of COVID-19 vaccines were conducted with Canadian health care providers (N = 14) in spring 2021. A qualitative thematic analysis using NVivo was conducted. RESULTS: Participants had positive attitudes toward vaccination and were vaccinated against COVID-19 or intended to do so once eligible (two delayed their first dose). Only two were actively promoting COVID-19 vaccination to their patients; others either avoided discussing the topic or only provided answers when asked questions. Participants' proposed solutions to enhance COVID-19 vaccine uptake in the public were in relation to access to vaccination services, information in multiple languages, and community outreach. Most participants were in favor of mandatory vaccination policies and had mixed views on the potential impact of the Canadian vaccine-injury support program. CONCLUSIONS: While health care providers are recognized as a key source of information regarding vaccines, participants in our study did not consider it their role to provide advice on COVID-19 vaccination. This is a missed opportunity that could be avoided by ensuring health care providers have the tools and training to feel confident in engaging in vaccine discussions with their patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».