Exploring parents’ views of the use of narratives to promote childhood vaccination online
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Negative information about vaccines that spreads online may contribute to parents' vaccine hesitancy or refusal. Studies have shown that false claims about vaccines that use emotive personal narratives are more likely to be shared and engaged with on social media than factual evidence-based public health messages. The aim of this study was to explore parents' views regarding the use of positive narratives to promote childhood vaccination. METHODS: We identified three ∼4-minute video narratives from social media that counter frequent parental concerns about childhood vaccination: parents and informed decision-making (online misinformation about vaccines); a paediatrician's clinical experience with vaccine-preventable diseases (prevention of still existing diseases); and a mother's experience with vaccine-preventable disease (risks of the disease). Focus group discussions were held with parents of children aged 0 to 5 years to assess their views on these three narratives and their general opinion on the use of narratives as a vaccine promotion intervention. RESULTS: Four focus groups discussions were virtually held with 15 parents in December 2021. In general, parents trusted both health care provider's and parent's narratives, but participants identified more with stories having a parent as the main character. Both narratives featuring personal stories with vaccine-preventable diseases were preferred by parents, while the story about informed decision-making was perceived as less influential. Parents expressed the need for reliable and nuanced information about vaccines and diseases and felt that a short video format featuring a story was an efficient vaccine promotion intervention. However, many mentioned that they generally are not watching such videos while navigating the Web. CONCLUSION: While vaccine-critical stories are widely shared online, evidence on how best public health could counter these messages remains scarce. The use of narratives to promote vaccination was well-perceived by parents. Future studies are needed to assess reach and impact of such an intervention.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».