MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403893148 · doi:10.2196/56390

An Online Tailored COVID-19 Vaccination Decision Aid for Dutch Citizens: Development, Dissemination, and Use

2024· article· en· W4403893148 sur OpenAlexvenueno aff
Katharina Preuhs, Daphne Bussink-Voorend, Hilde van Keulen, Ilona Wildeman, Jeannine L.A. Hautvast, Marlies Hulscher, Pepijn van Empelen

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu
Mots-clésContext (archaeology)VaccinationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Decision aidsPandemicDecision support systemComputer scienceMedicinePsychologyGeographyArtificial intelligenceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since December 2019, COVID-19 led to a pandemic causing many hospitalizations and deaths. Vaccinations were developed and introduced to control viral transmission. In the Dutch context, the decision to accept vaccination is not mandatory. An informed decision is based on sufficient and reliable information, in line with one's attitudes and values, and with consideration of pros and cons. To support people in informed decision-making, we developed an online COVID-19 vaccination decision aid (DA). OBJECTIVE: This article aims to describe the development, dissemination, and use of the DA. METHODS: Building on a previously developed DA, the COVID-19 vaccination DA was developed in 3 phases following a user-centered design approach: (1) definition phase, (2) concept testing, and (3) prototype testing. End users, individuals with low literacy, and experts (with relevant expertise on medical, behavioral, and low literacy aspects) were involved in the iterative development, design, and testing, with their feedback forming the basis for adaptations to the DA. RESULTS: The DA was developed within 14 weeks. The DA consists of 3 modules, namely, Provide Information, Support Decision-Making, and Facilitate Actions Following a Decision. These modules are translated into various information tiles and diverse functionalities such as a knowledge test, a value clarification tool using a decisional balance, and a communication tool. The DA was disseminated for use in May 2021. Users varied greatly regarding age, gender, and location in the Netherlands. CONCLUSIONS: This paper elaborates on the development of the COVID-19 vaccination DA in a brief period and its dissemination for use among Dutch adults in the Netherlands. The evaluation of use showed that we were able to reach a large proportion and variety of people throughout the Netherlands.

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)0,013
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0110,002

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207