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Enregistrement W7101405885 · doi:10.1093/eurpub/ckaf161.263

Vaccination literacy, readiness and behavior in Switzerland: a representative national study

2025· article· en· W7101405885 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationVaccinationTrustworthinessPublic healthPandemicPopulationPerceptionHealth literacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The COVID-19 pandemic has led to an increased attention towards vaccination and has emphasized the critical role of vaccination literacy (VL). However, it has remained unclear, how this societal and health crisis has influenced VL, i.e., the attitudes, knowledge, and information-seeking behavior of the Swiss adult population regarding vaccination, their vaccination readiness and behavior in general, and the challenges they encounter in this domain. This study investigates these issues to inform targeted public health interventions. Methods Building on a previous study (Schulz et al., 2019), a mixed-methods approach using a representative online survey (n = 2,076) in the three main Swiss languages, followed by 30 in-depth, semi-structured online interviews to explore participants’ perspectives and experiences, was applied in 2024. Results The quantitative results show that 51% of the Swiss population have low VL (MV: 72.1 on a scale of 0-100). Respondents reported great challenges in distinguishing between misinformation and reliable information (61% found it (very) difficult) and in assessing trustworthiness (63% found it (very) difficult). Higher VL is associated with greater vaccination knowledge, greater vaccination readiness and a positive perception of vaccination benefits. In addition, individuals with a stronger social network tend to have greater vaccination knowledge and VL. The qualitative findings confirm that information acquisition is a major challenge, largely due the presence of conflicting, ambiguous or non-transparent information. Conclusions Promoting VL requires clear, evidence-based communication. Public authorities should be transparent about the benefits and potential risks of vaccination, while acknowledging different views to build trust. In addition, patient-centered communication by health professionals is essential to provide a supportive space to address uncertainties and respond to individual concerns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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