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Enregistrement W4416106098 · doi:10.1097/xeb.0000000000000538

Using behavior change techniques to identify components for adapting a vaccination in pregnancy communication intervention in Canada

2025· article· en· W4416106098 sur OpenAlexaffabout
Andrea M. Patey, Maria Castrellon Pardo, Madison Kennedy, Monica Santosh Surti, Mungunzul Amarbayan, Medea Myers-Stewart, Marcia Bruce, Jessica Kaufman, Margie Danchin, Maoliosa Donald, Eliana Castillo

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Implementation · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryOttawa HospitalCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationIntervention (counseling)PregnancyBehavior changeBehaviour changeBehavior change methodsPublic healthHealth behavior

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vaccine communication is critical to improve pregnancy and childhood vaccination uptake. However, communication about vaccination in pregnancy between health care providers and patients is suboptimal. The Sharing Knowledge About Immunization (SKAI) is an Australian multicomponent intervention aimed at improving vaccine communication to increase vaccine uptake in pregnancy and childhood. However, it is unclear whether and how effective the intervention would be in the Canadian context. OBJECTIVES: The objectives of this study were to (1) determine what components of SKAI addressed vaccine communication and barriers identified by providers and parents in Canada, and (2) if necessary, identify additional intervention components that could improve vaccine communication during pregnancy in Canada. METHODS: This multi-method study used the Behaviour Change Wheel and the Theory and Techniques Tool to (1) identify behavior change techniques (BCTs) in the SKAI intervention; (2) map the identified BCTs to the barriers and enablers of vaccination in pregnancy communication, as reported by providers and parents in Canada, using the Theoretical Domains Framework; and (3) if the BCTs identified did not address reported barriers, develop a shortlist of possible BCTs to target barriers reported in Canada but not identified in SKAI. RESULTS: A total of 22/93 BCTs were identified in the SKAI intervention materials for providers and 8/93 BCTs in the materials for patients. The majority of BCTs from both the providers' and the patients' materials targeted the barrier domains, Knowledge and Environmental Context and Resources, focusing on providing information. The domains with the fewest BCTs identified were Intention and Behavior Regulation. BCTs that targeted barriers in Skills, Belief About Capabilities , and Behavior Regulation for providers and Reinforcement, Social Influences , and Emotions for parents and not identified in SKAI were shortlisted (n = 26) for the Canadian intervention. CONCLUSION: A tailored Canadian intervention aimed at improving vaccine communication during pregnancy should move beyond simply providing information, and should include BCTs that target Skills , Belief About Capabilities , and Behavior Regulation for providers. For parents, BCTs should target Reinforcement, Social Influences , and Emotions . Including BCTs that target these barriers that are unique to the Canadian context will increase the likelihood of changing patients' and providers' communication behavior and improving vaccine acceptance during pregnancy. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A427.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,256 · 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'admission2
Résumé présentoui

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