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Enregistrement W4410251078 · doi:10.1016/j.idh.2025.04.004

Co-design and user testing of a Japanese encephalitis vaccine decision aid (JEVaDA)

2025· article· en· W4410251078 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah L. McGuinness, Owen Eades, Jennifer Morris, Allen Cheng, Holly Seale, Karin Leder

Notice bibliographique

RevueInfection Disease & Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJapanese encephalitisVirologyComputer scienceMedicineEncephalitisVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Japanese encephalitis (JE) is a rare but potentially serious infection in travellers. While effective vaccines are available, uptake remains low. Vaccine decision aids are evidence-based tools designed to help users make informed vaccination decisions. This study details the development of a novel web-based Japanese encephalitis vaccine decision aid (JEVaDA) for travellers, following globally recognised standards. METHODS: Collaborating with community members, healthcare providers and experts, we followed a multi-step approach, involving a scoping review, a survey of user needs, co-design workshops, user testing, and expert review. Findings from workshops and testing informed the development of decision aid prototypes, with input from a graphic designer. We used the Patient Education Materials Assessment Tool to assess understandability and actionability and the Ottawa acceptability tool to measure components of acceptability. The final version was adapted to a web-based format. RESULTS: Five co-design workshops conducted with 16 participants (nine community members, seven healthcare providers) gathered input and feedback on the initial PDF prototype. The refined prototype was user-tested by another group of 22 participants (16 community members, six healthcare providers) and reviewed by five subject matter experts. Feedback indicated areas for improvement in risk visualisation, personalised content, and catering to diverse user needs. The decision aid scored highly for understandability (89 %) and actionability (87 %). All participants (100 %) found it suitable for decision making. CONCLUSION: We successfully co-designed and user-tested a JE vaccine decision aid with community members, healthcare providers and experts. The interactive, web-based version is now freely available at www.monash.edu/vaccinedecisionaids-je.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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