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Enregistrement W4401029985 · doi:10.1016/j.vaccine.2024.126154

Weighing the risks and benefits: Parental perspectives on COVID-19 vaccines for 5- to 11-year-old children

2024· article· en· W4401029985 sur OpenAlexaff
Anushka Ataullahjan, Pierre‐Philippe Piché‐Renaud, Elahe Karimi Shahrbabak, Sarah Abu Fadaleh, Costanza Di Chiara, David Rodríguez, Joelle Peresin, Shaun K. Morris

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicinePsychologyFamily medicineEnvironmental healthImmunologyVirologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parents are the primary decision makers for their children's vaccination, yet, we have limited knowledge on what influences their decision making related to COVID-19 vaccination. The study aimed to understand these different considerations that shape the decisions of parents of children aged 5-11 years old. METHODS: We conducted a qualitative study that included online focus group discussions (FGDs) with parents of children aged 5-11 years old. Data was collected between July 26th, 2022, and February 15th, 2023. A total of eight FGDs were conducted, audio-recorded and transcribed verbatim. Thematic analysis was conducted, and peer debriefing was used to ensure methodological rigor. RESULTS: Findings revealed that parents of vaccinated and unvaccinated children employed language of risk-benefit analysis to inform their decision-making. Parents of vaccinated children highlighted concerns about spreading COVID-19, family member's health, and long COVID-19. For parents of unvaccinated children, they perceived potential vaccine side effects as more harmful than the risks associated with COVID-19. Participants contended that there was a lack of transparency from the government and public health agencies, highlighting inconsistent messaging which had fractured their trust in COVID-19-related recommendations and mandates. CONCLUSIONS: Our results indicate that improved transparency on how evidence is developed and why recommendations and mandates shift during the pandemic would foster trust in the government and public health agencies. Open communication with health providers on the potential risks and benefits would also improve caregivers confidence in the vaccine.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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