The Evaluation of Web-Based Communication Interventions to Support Decisions About COVID-19 Vaccination Among Patients With Underlying Medical Conditions: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The timeliness of raising vaccine acceptance and uptake among the public is essential to overcoming COVID-19; however, the decision-making process among patients with underlying medical conditions is complex, leading individuals to vaccine hesitancy because of their health status. Although vaccine implementation is more effective when deployed as soon as possible, vaccine hesitancy is a significant threat to the success of vaccination programs. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of a communication tool for patients with underlying medical conditions who should decide whether to receive a COVID-19 vaccine. METHODS: This 3-arm prospective randomized controlled trial will test the effect of the developed communication intervention, which is fully automated, patient decision aid (SMART-DA), and user-centered information (SMART-DA-α). The web-based intervention was developed to help decision-making regarding COVID-19 vaccination among patients with underlying medical conditions. Over 450 patients will be enrolled on the web from a closed panel access website and randomly assigned to 1 of 3 equal groups stratified by their underlying disease, sex, age, and willingness to receive a COVID-19 vaccine. SMART-DA-α provides additional information targeted at helping patients' decision-making regarding COVID-19 vaccination. Implementation outcomes are COVID-19 vaccination intention, vaccine knowledge, decisional conflict, stress related to decision-making, and attitudes toward vaccination, and was self-assessed through questionnaires. RESULTS: This study was funded in 2020 and approved by the Clinical Research Information Service, Republic of Korea. Data were collected from December 2021 to January 2022. This paper was initially submitted before data analysis. The results are expected to be published in the winter of 2023. CONCLUSIONS: We believe that the outcomes of this study will provide valuable new insights into the potential of decision aids for supporting informed decision-making regarding COVID-19 vaccination and discovering the barriers to making informed decisions regarding COVID-19 vaccination, especially among patients with underlying medical conditions. This study will provide knowledge about the common needs, fears, and perceptions concerning vaccines among patients, which can help tailor information for individuals and develop policies to support them. TRIAL REGISTRATION: Korea Clinical Information Service KCT0006945; https://cris.nih.go.kr/cris/search/detailSearch.do/20965. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42837.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».