Human Papillomavirus vaccine uptake: Misinformation online and the healthcare providers’ role in reducing antivaccine sentiment
Notice bibliographique
Résumé
Human Papillomavirus (HPV) infections are one of the most common sexually transmitted infections in Canada (Government of Canada, 2020). HPV infections are often easy to treat, however, certain strains of the virus can progress and make the population more susceptible to different cancer diagnosis (2020). This is a concern, as cancer diagnoses related to HPV infection are expected to rise in Canada (Canadian Partnership Against Cancer, 2021). In 2008, Alberta implemented an HPV school vaccine program with young girls as the target group (Highet, Jessiman-Peerault, Hilton, Law & Allen-Scott,2020). Following this, the school vaccine program was expanded to include boys in the same age group (2020). In 2020, the province made a vaccine program inclusive of individuals between ages 18-26 to help promote uptake in this group (2020). Despite school vaccine programs and well-established efficacy and safety research of the vaccine, HPV vaccination levels remain suboptimal in Alberta and different parts of Canada (2020). This is attributable to several causes, however the spread of vaccine misinformation online in addition to the growing influence social media sites have on the public to obtain health information are identified as concerns (Ortiz, Smith & Coyne-Beasley, 2019). This paper will delve into the growing HPV antivaccine sentiment in Canada and its impact on health outcomes. In addition, it will discuss the important role healthcare workers have in addressing vaccine misinformation in efforts to improve vaccination rates. Healthcare providers remain the most trusted individuals to help reduce vaccine misinformation (Paterson et al., 2016). Their innate trust and title legitimize their claims and motivates individuals to value their advice and recommendations. In addition, this paper will discuss the current legislation set in place to regulate healthcare workers in Alberta. It will also offer an analysis of the already established social media documents that guide healthcare workers. The paper ends with a list of policy recommendations to mobilize healthcare workers and ensure that their voices are heard and utilized to help slow and address the spread of vaccine misinformation on social media in hopes of reducing antivaccine sentiment.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».