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Enregistrement W4388210817 · doi:10.1016/j.vaccine.2023.09.058

Education components of school vaccine mandates: An environmental scan

2023· article· en· W4388210817 sur OpenAlexaffabout
Devon Greyson, Gerry Goh

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPopulationSession (web analytics)MedicineFamily medicinePublic healthMedical educationSupport vector machineMisinformationEnvironmental healthArtificial intelligenceComputer scienceNursingComputer securityWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: School vaccine mandates (SVMs) are population health interventions that require monitoring and communicating about vaccination of school-aged children, with an aim of controlling infectious disease outbreaks. While 43 % of World Health Organization member states report having some sort of SVM, their details vary. A newer element of some SVMs is an "education component" requiring compulsory information, education, or counseling of parents/guardians who decline to vaccinate their children for non-medical reasons. METHODS: This environmental scan sought, mapped, and synthesized evidence on the existence, format, and impacts of education components of SVMs in 18 affluent Organization for Economic Co-operation and Development comparator countries. FINDINGS: We found current SVMs in nine of the 18 comparator countries, but education components to those SVMs only in Canada (n = 2) and the U.S. (n = 9), where such policies were made at the provincial/state level. The earliest was implemented in 2011 and most recent has not yet been implemented. Education components were used as requirements for obtaining non-medical exemptions from SVMs, and involved either an informational paper to be read and signed, a counseling or information session from a health professional (public health worker or licensed provider such as family doctor), or an online module to be completed. Peer-reviewed research on in-person sessions suggests association with at least short-term increased vaccine uptake and reduction of non-medical exemptions. Available data on online module education components suggests similar impacts, but research to date is limited. CONCLUSION: SVMs with educational components are uncommon but have been increasing since 2011. The details of these education components vary, although topics covered in online modules are relatively consistent. Evidence to date suggests at least short-term reduction in non-medical exemptions associated with implementation of SVM education components, but additional research is required to follow-up and confirm, especially as regards online education modules.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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