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Enregistrement W4415613411 · doi:10.1186/s12875-025-03035-1

“I think of it as planting seeds”: challenging patient-provider discussions about COVID-19 vaccination: a qualitative study

2025· article· en· W4415613411 sur OpenAlexafffundabout
S. Michelle Driedger, Ryan Maier, Colleen Metge, Alan Katz, Alexander Singer

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQualitative researchInterviewHealth careHealthcare systemWork (physics)Mental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vaccination has been essential in mitigating the worst effects of the COVID-19 pandemic in Canada. Healthcare providers can play a crucial role in promoting COVID-19 vaccination by discussing immunization, addressing patients' questions, and providing them with relevant information. However, some segments of the public remained hesitant towards COVID-19 vaccination during the pandemic, reflecting an information environment crowded with misinformation and political polarization. This study examines challenging clinical discussions that healthcare providers had with patients hesitant about COVID-19 vaccines. It focuses on obstacles to fruitful conversations and strategies to overcome them, which can extend into ongoing vaccine-related conversations outside a pandemic context. METHODS: Researchers conducted individual interviews with ten healthcare providers during the pandemic (January-May 2022) in the province of Manitoba, Canada. Participants were recruited using invitations distributed via professional organizations and networks. The recruited sample included primary care physicians, nurse practitioners, and a specialist provider who had recently discussed the COVID-19 vaccine with patients. Study participants were asked about their challenging conversations regarding the COVID-19 vaccine with patients and how they navigated these experiences. The resulting data were analyzed using NVivo12 to capture and organize salient themes. RESULTS: Healthcare providers reported that COVID-19 vaccines have prompted new forms of vaccine hesitancy and resistance compared to existing vaccines, particularly due to concerns about the integrity of the vaccine (e.g., vaccine novelty, ingredients) or related public policy (i.e., vaccine mandates). Providers reported a significant rise in hostility from patients who were staunchly hesitant and experienced moral injury, burnout, and an emotional toll from witnessing disregard for public health. Participants indicated that they attempted to employ motivational interviewing strategies and shared decision-making and voiced desires for further training in such approaches. Some participants found mixed success with using decision aids or used improvised strategies to facilitate discussions. CONCLUSION: Motivational interviewing and shared decision-making strategies proved valuable to healthcare providers in navigating challenging discussions, addressing/acknowledging patient concerns, and preserving relationships. Healthcare providers need to be better supported with training in these strategies and in navigating the moral/emotional/physical consequences of experiencing a global health crisis in clinical settings.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,345 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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