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Enregistrement W4413366388 · doi:10.1186/s12889-025-24161-6

Adherence to national and international vaccine information sources and future pandemic preparedness among Iranian adults in the post-COVID-19 era

2025· article· en· W4413366388 sur OpenAlexaff
Mehrdad Askarian, Alireza Ahmadkhani, Shahrokh Mousavi, Nazeem Muhajarine, Alireza Sadeghi, Nahid Hatam, Ehsan Taherifard

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePreparednessPandemicPublic healthBiostatisticsVaccinationCronbach's alphaFamily medicineEnvironmental healthCross-sectional studyPopulationNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)DiseaseClinical psychologyImmunologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effectiveness of public health efforts and vaccination campaigns depends on the level of trust that the population has, which in turn depends on the population's confidence in health information sources and organizations. This study aims to assess post-pandemic compliance with vaccine information sources and their influence on future pandemic preparedness in Iran and to identify the underlying factors related to adherence. METHODS: This cross-sectional study was conducted using an online questionnaire among Iranian adults in 2024. The instrument used in this study was rooted in the Health Belief Model and the 3 C Model of Vaccine Hesitancy, and was developed according to previous literature, objectives of the study, and inputs from experts in this field. Validity and reliability of the questionnaire were further evaluated using face, content and construct validity, and Cronbach's alpha. We applied multiple linear regression to identify independent predictors of compliance with national and international vaccination guidelines and future pandemic preparedness. RESULTS: Among 457 Iranian adults who participated in our study, approximately 75% reported favorable attitudes toward adherence to vaccination guidelines and pandemic preparedness. Mean adherence scores were higher for international (4.06 ± 0.76) than for national (3.81 ± 0.81) vaccination guidelines. Multiple linear regression revealed that trust in health authorities, favorable vaccine perceptions, and self-efficacy were the strongest predictors of adherence to both national and international vaccination guidelines. Notably, trust in national health authorities was negatively associated with adherence to international vaccination guidelines (B: -0.137, 95% CI: -0.198 -0.076). In addition, individuals with a personal or family history of COVID-19 scored significantly higher in adherence to international vaccination guidelines by an average of 0.31 points (95% CI: 0.11-0.51). CONCLUSIONS: Enhancing vaccine perceptions, trust in health organizations, and self-efficacy improves public compliance and pandemic preparedness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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