Clinicians Are Not Able to Infer Parental Intentions to Vaccinate Infants with a Seasonal Influenza Vaccine, and Perhaps They Should Not Try: Findings from the Pediatric Influenza Vaccination Optimization Trial (PIVOT)–IV
Notice bibliographique
Résumé
This prospective cohort survey evaluated the concordance of clinicians’ perceptions of parental intentions and parents’ actual intentions to vaccinate their infants against influenza. During a routine healthy baby visit, clinicians provided parents with information about influenza, children’s vulnerability to influenza, and nonadjuvanted and adjuvanted trivalent influenza vaccines (TIV and aTIV, respectively). Before and after the clinician−parent interaction, parents were surveyed about their attitudes, their perceptions of support from significant others, and the intention to vaccinate their infant with aTIV. Clinicians were asked about their perception of parents’ intentions to choose aTIV for their children. These assessments included 24 clinicians at 15 community practices and nine public health clinics, and 207 parents. The correlation coefficients of the clinicians’ assessment of parents’ intention to vaccinate were 0.483 (p < 0.001) if the vaccine was presented as free of cost, 0.266 (p < 0.001) if the cost was $25, and 0.146 (p = 0.036) if the cost was $50, accounting for 23%, 7%, and 2% of the variance in parental intentions, respectively. The clinicians were poor at predicting parental intentions to immunize, particularly when cost was involved. Information on vaccine options and influenza infection should be provided for every eligible patient to allow parents to determine if the vaccine is appropriate for their child.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».