Motivational interview training improves self-efficacy of GP interns in vaccination consultations: A study using the Pro-VC-Be to measure vaccine confidence determinants
Notice bibliographique
Résumé
Immunization-specific motivational interviewing (MI), a patient-centered communication style used to encourage internal motivation for attitudinal and behavioral change, can provide healthcare professionals (HCPs) with the skills and practice required to respond to patients’ doubts and concerns related to vaccines. We sought to assess the impact of an MI-training of General Practitioner (GP) interns on the psychosocial determinants of their vaccine confidence and behaviors. French GP interns participated in a virtual three-day MI-workshop in southeastern France. We used the validated Pro-VC-Be questionnaire – before and after the MI-workshop spanning over three months – to measure the evolution of these determinants. Scores before and after workshop trainings were compared in pairs. Participants’ scores for commitment to vaccination (+10.5 ± 20.5, P = .001), perceived self-efficacy (+36.0 ± 25.8, P < .0001), openness to patients (+18.7 ± 17.0, P < .0001), and trust in authorities (+9.5 ± 17.2, P = 0.01) significantly increased after the training sessions, but not the score for confidence in vaccines (+1.5 ± 11.9, P = .14). The effect sizes of the four score improvements were moderate to large, with self-efficacy and openness to patients having the largest effect sizes (P = .83 and 0.78, respectively). This study provides evidence that certain determinants of overall vaccine confidence in HCPs, reflected respectively in the openness to patients and self-efficacy scores of the Pro-VC-Be, improve after immunization MI-training workshops. Incorporating immunization-specific MI-training in the curriculum for HCPs could improve several necessary skills to improve HCP-patient relationships and be useful for vaccination and other healthcare services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».