MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384008621 · doi:10.1371/journal.pone.0288107

Characterization of vaccine confidence among teachers in British Columbia, Canada: A population-based survey

2023· article· en· W4384008621 sur OpenAlexafffundabout
C. Sarai Racey, Robine Donken, Ellie Fox, Imogen Porter, Julie A. Bettinger, Jennifer Mark, Lizl Bonifacio, Meena Dawar, Mike Gagel, Rakel Kling, Silvina C. Mema, Hana Mitchell, Ian Roe, Gina Ogilvie, Manish Sadarangani

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlInterior HealthBC Children's HospitalWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSeqirusModernaCanadian Immunization Research NetworkMichael Smith Health Research BCGlaxoSmithKlineBC Children's HospitalChildren's Hospital FoundationCanadian Child Health Clinician Scientist ProgramSanofiPfizer
Mots-clésVaccinationImmunizationMedicineConfidence intervalDescriptive statisticsLow ConfidenceCLARITYPublic healthPopulationFamily medicineEnvironmental healthDemographyPsychologyImmunologyNursingSocial psychologyStatisticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Teachers are an important occupational group to consider when addressing vaccine confidence and uptake for school-aged children due to their proximate role within school-based immunization programs. The objectives of this study were to characterize and identify sociodemographic factors associated with vaccine confidence and describe teachers' knowledge of and perceived role in the school-based immunization program, with the aim of informing public health policy and identifying opportunities for supporting teachers in their role in school-based immunization programs. METHODS: A cross-sectional survey of elementary and secondary public-school teachers in British Columbia was completed from August to November 2020. Respondents provided sociodemographic information, as well as past vaccination experience, vaccine knowledge, and perceived role in the school-based immunization program. Vaccine confidence was measured using the Vaccine Hesitancy Scale (VHS). Characteristics associated with the VHS sub-scales 'lack of confidence in vaccines' and 'perceived risk of vaccines', were explored using ANOVA. Descriptive analysis was completed for teachers' perceived role in the immunization program. RESULTS: 5,095 surveys were included in this analysis. Overall vaccine confidence was high, with vaccine hesitancy being related to the perceived risk of vaccines rather than a lack of confidence in the effectiveness of vaccines. ANOVA found significant differences for both VHS-sub-scales based on sociodemographic factors, however, the strength of the association was generally small. High general vaccine knowledge and never having delayed or refused a vaccine in the past were associated with higher vaccine confidence. Overall, teachers reported a lack of clarity in their role within the school-based immunization program. CONCLUSIONS: This large population-based observational study of teachers highlights a number of key engagement opportunities between public health and the education sector. Using a validated scale, we found that overall, teachers are highly accepting of vaccines, and well situated as potential partners with public health to address vaccine hesitancy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207