MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415464853 · doi:10.1136/bmjopen-2024-097949

COVID-19 vaccine information perspectives and needs of youth living with mental health concerns: a co-developed qualitative study based in Canada

2025· article· en· W4415464853 sur OpenAlexafffundabout
Alexxa Abi-Jaoudé, Erin Artna, Daniel Z. Buchman, Jejociny Consalas, Andrew Johnson, Nicole Kozloff, Aloha Narajos, Claire Perry, Andrea Levinson, Sanjeev Sockalingam

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMargaret and Wallace McCain Centre for Child, Youth and Family Mental HealthUniversity of Toronto
Mots-clésMental healthQualitative researchPublic healthInformation needsHealth informationMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To characterise the information needs and experiences of receiving COVID-19 vaccine information by youth with mental health concerns. DESIGN: Thematic analysis of semistructured interview transcripts. SETTING: Semistructured interviews via WebEx video conferencing or by telephone. PARTICIPANTS: 46 youth aged 16-29 with one or more self-reported mental health concerns and six family members of youth. RESULTS: Our analysis generated four main themes: (1) information content and characteristics; (2) critical appraisal; (3) modulators of information-seeking behaviour; and (4) unmet information needs. CONCLUSIONS: Our findings suggest that youth with mental health concerns have unique information needs and processing patterns influenced by their environments and experiences with mental health concerns. Participants identified barriers to receiving reliable health information and suggested ways to improve this process.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,416 · 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'étudeQualitatif
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Open→Même sujetHealth Literacy and Information Accessibility→Travaux en français237 207→