Stakeholders’ perspectives on barriers to and facilitators of school-based HPV vaccination in the context of COVID-19 pandemic-related disruption: a qualitative mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Despite successfully implementing the Human Papilloma Virus Vaccine (HPVV) program, Saskatchewan (SK) struggled to improve HPVV uptake rates. This suboptimal uptake of HPVV with a status quo of HPV-linked cervical cancer incidence rate is mainly because HPVV's impact on cancer prevention has not been realized adequately by vaccine providers and receivers. Further exploration of determinants of HPVV uptake is required to uncover high-resolution quality improvement targets for investment and situate contextually appropriate policies to improve its uptake. The study undertook a qualitative inquiry into understanding stakeholders' perspectives on HPVV experience through school-based programmes. It collected data through semi-structured initial interviews (N = 16) and follow-up interviews (N = 10) from across Saskatchewan's four Integrated Service Areas. Document analysis was conducted on all publicly available documents that included information on HPVV from January 2015 to July 2023. Thematic analysis of the data identified that inadequate information, awareness and education about HPV infection and HPVV among several groups, especially, parents, youth and school staff, was the main barrier to optimal HPVV uptake. Vaccine-related logistics, including the technical and text-heavy vaccine information sheet, understaffing, and time constraints, were other important factors that impeded HPVV uptake. A person-centred approach could educate parents in multiple dimensions.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».