Commentary and methodological insights: Reaching girls/women, boys/men and vulnerable groups to maximise uptake for the Human papillomavirus vaccine
Notice bibliographique
Résumé
The human papillomavirus (HPV) vaccine has been shown to be an effective cancer-prevention vaccine against oncogenic types of the HPV virus implicated in cervical, anogenital, and oropharyngeal cancers. Since Covid-19, there are global suboptimal uptake rates for the HPV vaccine. In high-income countries, there are persistently lower uptake rates among boys/men and vulnerable groups despite many countries now offering the HPV vaccine to both girls and boys in gender-neutral vaccine campaigns. It is important to understand the nuances with vaccine hesitancy and qualitative research approaches can be valuable to understand rich, contextual understandings in public health communication among hard-to-reach groups. This commentary draws insights from previous literature and our own research including two studies submitted to this Special Edition on Vaccine Communication. We consider the cultural context, gender and specific hard-to-reach groups in Scotland including those with an intellectual disability, sexual minorities, and ethnically diverse groups to draw some insights. Such groups may experience taboos and stigma in various guises. It is important that public health communication in given contexts is gender-inclusive and can incorporate messages that reach vulnerable groups. Cancer prevention communication delivered by trusted healthcare providers and community leaders are important strategies to deliver trusted messages.
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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 | 0,108 | 0,450 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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 ».