Herpes zoster and human papillomavirus vaccination opportunities identified using electronic prompts at the time of scheduling influenza or COVID-19 vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to workload and competing priorities, vaccination-related interactions in community pharmacies tend to be more reactive than proactive. The aim of this study is to determine the proportion of users of a web-based scheduling system for influenza and COVID-19 vaccines who may be eligible for herpes zoster or human papillomavirus (HPV) vaccination and interested in discussing these vaccines with a pharmacist. Methods: Individuals scheduling an influenza or COVID-19 vaccine at a pharmacy using the MedEssist platform between October 2021 and March 2022 were asked about their vaccination status against HPV (if aged 9-45) or herpes zoster (if aged ≥50). Those who were unvaccinated or unsure were asked to indicate their willingness to discuss this with a pharmacist. Logistic regression was performed to identify patient characteristics associated with responses to these screening questions. Results: Among 36,659 bookings by those aged 9 to 45 and 55,728 by those aged ≥50 that included responses to screening questions, 70.1% and 55.5% were potentially unvaccinated against HPV and herpes zoster, respectively, with approximately 1 in 5 also indicating willingness to have a discussion with the pharmacist. Those scheduling appointments for COVID-19 vaccines were significantly less likely to be vaccinated against HPV or herpes zoster and less willing to discuss this with a pharmacist than those seeking influenza vaccination. Discussion: Automated prompts while booking influenza or COVID-19 vaccinations have the potential to identify vaccine-willing individuals who may benefit from further discussion on their vaccination needs. Conclusion: Community pharmacies can leverage available technology to support the efficient and effective identification of individuals eligible for vaccination.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».