A cross-sectional study assessing Pro-VC-Be short-form questionnaire in Canada; measuring psychosocial determinants of vaccination behavior in Canadian healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine hesitancy poses a significant challenge to worldwide public health and has been exacerbated by the COVID-19 pandemic, leading to heightened polarization and the spread of misinformation. Addressing vaccine hesitancy requires multifaceted strategies in which healthcare professionals (HCPs) play a critical role. Nonetheless, HCPs may also be hesitant toward vaccination. The 31-item original Pro-VC-Be tool, designed to measure the psychosocial determinants of vaccine attitudes in HCPs, was first validated in France, French-speaking Belgian regions, and Quebec (Canada). The validity of a short-form version was evaluated and found to be comparable to that of the long-form. Given differing vaccination recommendations and the changing pandemic context, assessing the tool’s stability among diverse Canadian HCPs is crucial. Relying on the original short version of the Pro-VC-Be tool, a cross-sectional online survey was conducted among various Canadian HCPs (N = 544) to explore the psychosocial determinants that impact vaccination-related behaviors (frequency of general vaccination activity, vaccine recommendations activity, and willingness to recommend vaccines). The findings underscore three crucial dimensions – vaccine confidence, proactive efficacy, and trust in authorities – as robust predictors of positive professional practice and attitudes, and thus globally support the results obtained in previous studies using the Pro-VC-Be tool. HCPs with higher vaccine confidence, high proactive efficacy, and higher trust in authorities were 80% and 180% more likely to recommend vaccines to their patients and 80% more likely to have received a COVID-19 vaccine than other HCPs, respectively. By identifying the root causes of vaccine hesitancy among HCPs, adapted strategies can be developed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».