Addressing vaccine hesitancy: A systematic review comparing the efficacy of motivational versus educational interventions on vaccination uptake
Notice bibliographique
Résumé
Traditional approaches to increase vaccination rely upon educating patients about vaccines. However, research shows that "knowing" vaccines are important is often insufficient: patients need to believe that getting vaccinated is important. Evidence-based motivational approaches, such as motivational interviewing/communication (MI/MC), have become increasingly popular for promoting good health behaviors, including vaccination. The objective of this review was to compare the efficacy of educational and MI/MC interventions on vaccination rates relative to each other and to usual/standard care. Pubmed, PsycINFO, and Cochrane trials databases were searched to identify articles that assessed vaccination rates post-patient education or MI/MC vaccine counseling in the context of adult or child vaccination (PROSPERO: CRD42019140255). Following the screening, 118 studies were included (108 educational and 10 MI/MC). The pooled effect sizes for vaccination rates corresponded to 52% for educational interventions (95% CI: 0.48-0.56) and 45% for MI/MC interventions (95% CI: 0.29-0.62) (P = .417). Fifty-nine randomized controlled studies (55 educational and 4 MI/MC) showed that, compared with usual/standard of care, exposure to education and MI/MC was associated with a 10% (RR =1.10; 95% CI =1.03-1.16, P = .002) and 7% (RR =1.07; 95% CI =0.78-1.45, P = .691) increased likelihood of getting vaccinated, respectively. Results suggest comparable efficacy of educational and MI/MC interventions on vaccination uptake and a small superiority of educational interventions compared with usual/standard of care. The overall poor quality of the studies, including lack of fidelity assessments of MI/MC studies, contributes to low confidence in the results and highlights the need for better quality intervention trials examining the efficacy of MI/MC for vaccine uptake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».