International adaptation and validation of the Pro-VC-Be: measuring the psychosocial determinants of vaccine confidence in healthcare professionals in European countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare professionals (HCPs) play an important role in vaccination; those with low confidence in vaccines are less likely to recommend them to their patients and to be vaccinated themselves. The study's purpose was to adapt and validate long- and short-form versions of the International Professionals' Vaccine Confidence and Behaviors (I-Pro-VC-Be) questionnaire to measure psychosocial determinants of HCPs' vaccine confidence and their associations with vaccination behaviors in European countries. RESEARCH DESIGN AND METHODS: After the original French-language Pro-VC-Be was culturally adapted and translated, HCPs involved in vaccination (mainly GPs and pediatricians) across Germany, Finland, France, and Portugal completed a cross-sectional online survey in 2022. A 10-factor multigroup confirmatory factor analysis (MG-CFA) of the long-form (10 factors comprising 34 items) tested for measurement invariance across countries. Modified multiple Poisson regressions tested the criterion validity of both versions. RESULTS: 2,748 HCPs participated. The 10-factor structure fit was acceptable to good everywhere. The final MG-CFA model confirmed strong factorial invariance and showed very good fit. The long- and short-form I-Pro-VC-Be had good criterion validity with vaccination behaviors. CONCLUSION: This study validates the I-Pro-VC-Be among HCPs in four European countries; including long- and short-form tools for use in research and public health.
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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 | 0,044 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».