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Enregistrement W4400303055 · doi:10.3389/fpubh.2024.1408871

“You can push these conversations, but don’t push your patient away”: healthcare learner perspectives on virtual simulation games as an educational approach to address vaccine hesitancy

2024· article· en· W4400303055 sur OpenAlexafffund
Emily J. Doucette, Margaret Pateman, Madison M. Fullerton, Alyssa Lip, Sherilyn K. D. Houle, James D. Kellner, Jenine Leal, Shannon E. MacDonald, Deborah McNeil, Sandra Davidson, Cora Constantinescu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health ServicesAlberta Children's HospitalUniversity of WaterlooUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaGlaxoSmithKline
Mots-clésThematic analysisHealth careFocus groupMedical educationMedicineQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Virtual patientPsychologyNursingFamily medicineInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vaccine hesitancy is a significant threat to public health. Healthcare providers (HCPs) can address hesitancy during routine patient conversations; however, few multidisciplinary education tools exist for HCPs to learn to engage in vaccine discussion especially considering new vaccine technologies such as mRNA vaccines. The objectives of this study were to explore HCP learners' experiences with COVID-19 vaccine communication, and qualitatively evaluate an online learning module composed of virtual simulation games (VSGs) which utilize the PrOTCT Framework for HCP vaccine communication. Methods: = 7) who participated in a larger study measuring the effectiveness of the VSGs. Using a pragmatic approach, a qualitative thematic analysis was conducted using NVivo to identify themes and subthemes. Results: A total of 22 HCP learners participated in this study and three key themes were identified. Across all three disciplines, participants expressed that (1) their prior education lacked training on how to hold vaccine conversations, resulting in uncomfortable personal experiences with patients; (2) the VSGs increased their confidence in holding vaccine conversations by providing novel tools and skills; and (3) participants also provided feedback to improve the VSGs which was implemented and supported the dissemination to all HCP professions. Conclusion: Although HCPs are a trusted source of vaccine information, participants in this study felt they received little training on how to engage in challenging conversations regarding COVID-19 vaccines. The introduction of the PrOTCT Framework and presumptive statements provided novel strategies for HCP to initiate vaccine conversations, especially considering new vaccine technologies and participants appreciated the emphasis on coping strategies and resilience. It is essential that HCP are provided both opportunities to practice managing these conversations, and tools and skills to succeed at an early point in their careers to prepare them for future roles in vaccine advocacy, delivery, and promotion.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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