Benefits and challenges of high-density microarray patches for vaccination among older adults: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Microarray Patches (MAPs) deliver vaccines to the upper dermis and epidermis, rich in immune cells. This study explored the perceived safety, usability, and acceptability of High-Density Microarray Patches (HD-MAPs) among older adults aged 50+. Methods This was a single-centre, single-arm, open-label study using excipient-coated HD-MAPs. A trained user administered two HD-MAPs to each participant’s dominant arm, and participants self-administered to their non-dominant arm. Semi-structured interviews were conducted on days 0 and 28. Thematic analysis was used to explore participant experiences. Results Forty-four older adults were recruited. Themes explored the benefits and challenges of HD-MAPs. Benefits included (1) mass distribution and administration, (2) reduced healthcare burden, and (3) convenience, particularly in low-resource settings due to thermostability and potential for self-administration. Participants felt that use of trained users and self-administration could reduce burden on healthcare resources. Challenges highlighted were (1) safety of unsupervised use, (2) proof of vaccination, and (3) user confidence and cost. Concerns about adverse events and correct dosage were raised, though participants felt reassured by the sensation, applicator sound, and mark after application. Conclusion HD-MAPs may ease healthcare burdens and improve convenience and acceptability among older adults, offering an alternative to needles and syringes, especially for vulnerable populations.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».