Co-design and user testing of a Japanese encephalitis vaccine decision aid (JEVaDA)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».