Modelling the Impacts of Trust, Behaviour, and Social Determinants of Health on HPV Vaccination: A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) vaccination is a critical public health intervention for preventing HPV infection and subsequently HPV-related cancers. Vaccination uptake is influenced by complex interactions between social determinants of health (SDOH), trust in healthcare, and individual decision-making. This study developed and calibrated an agent-based model to explore these dynamics in Saskatchewan, Canada. The model incorporated demographic data from recent census records and psychosocial factors, including trust, knowledge, and health belief model components, informed by empirical literature. Calibration involved comparing model outputs to real-world data and validating emergent properties, such as baseline vaccination rates and parental knowledge levels. Scenario analyses examined the impact of interventions, including increasing trust and knowledge, implementing digital consent forms, and expanding catch-up vaccination programs. Results demonstrated that catch-up series, and digital consent forms significantly influenced vaccination uptake. The increased form return time intervention further showed promising results. The model serves as a tool for policy makers and researchers beyond the scope of this study, as its iterative nature lends well to being integrated within other health research practices. The results highlight the need for a multi-faceted approach to improve HPV vaccination rates, addressing both psychosocial and logistical barriers.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».