Interactive Narrative–Based Digital Health Interventions for Vaccine Communication: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interactive narrative-based digital health interventions hold promise for effectively addressing the complex determinants of vaccine hesitancy and promoting effective communication across a wide range of settings and vaccine types. Synthesizing evidence related to the implementation and evaluation of these interventions could offer valuable perspectives for shaping future strategies in vaccine communication. Prior systematic and scoping reviews have examined narrative-based vaccine communication interventions but not the inclusion of interactivity in such interventions. OBJECTIVE: The overall objective of the scoping review is to summarize the evidence on the use of interactive narrative-based digital health interventions for vaccine communication. Specific research questions focus on describing the use of interactive narrative-based digital health interventions (RQ1), describing evaluations of the impact of interactive narrative-based digital health interventions on promoting vaccine uptake (RQ2), and factors associated with their implementation (RQ3). METHODS: A detailed search string will be used to search the following databases for records that are relevant to the review questions: PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL, and PsycINFO. Two reviewers will independently screen the titles and abstracts of identified records against the predefined eligibility criteria. Subsequently, eligible records will undergo comprehensive full-text screening by 2 independent reviewers to assess their relevance to review questions. A data charting tool will be developed and used to extract relevant information from the included articles. The extracted information will be analyzed following the review questions and presented as a narrative summary. Tabular or graphical representations will be used to display review findings, as relevant. RESULTS: Public health informationists were consulted to develop the detailed search strategy. The final search string comprised terms related to narrative communication, digital health, and vaccines. The search string was customized to each proposed publication database and implemented on April 18, 2023. A total of 4474 unique records were identified using the search strategy and imported into the Covidence (Veritas Health Innovation Ltd) review management software for title and abstract screening. Title and abstract screening of identified records are ongoing as of December 29, 2023. CONCLUSIONS: To our knowledge, this will be the first scoping review to investigate the features of interactive narrative-based digital health interventions and their role in vaccine communication. The goal of this study is to provide a comprehensive overview of the current research landscape and identify prevailing gaps in knowledge. The findings will provide insights for future research and development of novel applications of interactive narrative-based digital health vaccine communication interventions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/51137.
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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 | 0,094 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,028 |
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 ».