Motivational interview-based health mediator interventions increase intent to vaccinate among disadvantaged individuals
Notice bibliographique
Résumé
Coverage for recommended COVID-19 and diphtheria-tetanus-poliomyelitis (DTP) booster shots is often inadequate, especially among disadvantaged populations. To help health mediators (HMs) involved in outreach programs deal with the problems of vaccine hesitancy (VH) in these groups, we trained them in motivational interviewing (MI). We evaluated the effectiveness of this training among HMs on their MI knowledge and skills (objective 1) and among the interviewees on their vaccination readiness (VR) and intention to get vaccinated or accept a booster against COVID-19 and/or DTP (objective 2). Two MI specialists trained 16 HMs in a two-day workshop in May 2022. The validated MISI questionnaire evaluated HMs' acquisition of MI knowledge and skills (objective 1). Trained HMs offered an MI-based intervention on vaccination to people in disadvantaged neighborhoods of Marseille (France). Those who consented completed a questionnaire before and after the interview to measure VR with the 7C scale and intentions regarding vaccination/booster against COVID-19 and DTP (objective 2). The training resulted in HMs acquiring good MI skills (knowledge, application, self-confidence in using it). HMs enrolled 324 interviewees, 96% of whom completed both questionnaires. VR increased by 6%, and intentions to get vaccinated or update COVID-19 and DTP vaccination increased by 74% and 52% respectively. Nearly all interviewees were very satisfied with the interview, although 21% still had questions about vaccination. HMs assimilated MI principles well. MI use in outreach programs appears to show promise in improving vaccine confidence and intentions among disadvantaged people.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».