Reducing decisional conflict in COVID-19 vaccination in ethnocultural communities through sensemaking: a participatory action mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine how cultural health brokers, as trusted intermediaries between formal systems and diverse ethnocultural communities, help navigate decisional conflict and misinformation regarding COVID-19 vaccination and to identify how their work contributes to system resilience in crisis contexts. DESIGN: A community-based participatory action sensemaking research project to capture the real-time work of cultural health brokers in helping people navigate decisional conflict for vaccination. SETTING, PARTICIPANTS: Multicultural Health Broker Cooperative in Edmonton, Alberta where brokers speak 54 languages and serve more than 10 000 people from diverse ethnolinguistic communities. 28 cultural health brokers (9 male; experience 4-25 years) contributed to data collection and analysis between 16 September 2021 and 16 December 2021. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: The brokers captured real-time reflections and self-interpretations in the SenseMaker platform through a theoretically informed, codesigned, mixed-method data collection tool. The team engaged in 13 weekly, 90 minute, audio-recorded and transcribed sessions: seven focused on understanding and action planning and five reflecting on the SenseMaker data, the focus of the thematic analysis. Data were managed in NVivo (QSR International, Version 12, 2018). RESULTS: Brokers collected 277 narratives and conducted 13 sensemaking sessions. Understanding and purpose were identified in 68% of narratives as key to achieving coherence; 81% of narratives highlighted trust as crucial to what was needed for action; 62% of narratives reflected on a potential risk, with loss of trust a concern in 70% of them. A rich understanding of the sources of decisional conflict and misinformation was achieved and managed through outreach. There were four entwined components to navigation of the evolving complexity of COVID-19 vaccination: (1) building and sustaining trust; (2) strengthening relationships; (3) creating safe spaces for collective sensemaking and solution finding; and (4) leveraging cultural and social capital to address barriers. Through these mechanisms, brokers reduced decisional conflict and misinformation, supporting informed, values-congruent decisions. CONCLUSIONS: Cultural health brokers, embedded within communities and linked to formal systems, play a critical role in crisis response by fostering trust, mobilising resources and enabling collective sensemaking. This study demonstrates how these intermediaries' contextually and culturally attuned work provides a model for building system resilience for future crisis response.
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 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 | 0,038 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».