Communiquer efficacement avec le patient sur la vaccination : une revue systématique d’essais contrôlés randomisés
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Abstract
Communiquer efficacement avec le patient sur la vaccination : une revue systématique d'essais contrôlés randomisés Résumé Contexte : La bonne communication entre le professionnel de la santé et son patient est essentielle pour éclairer les bénéfices et risques de la vaccination.Malgré la disponibilité de vaccins efficaces, une réticence prévaut, parfois alimentée par une communication sousoptimale induisant un manque de confiance.Une évaluation de l'efficacité d'une stratégie de communication, pour laquelle les professionnels de la santé sont formés, reste à être menée.Objectif : Revue systématique d'études avec un essai contrôlé randomisé (ECR) afin de définir et d'évaluer l'impact de la communication des professionnels de la santé sur l'adhésion à la vaccination par les patients.Méthodes : Nous avons effectué une recherche structurée sur Medline, Embase, CENTRAL, PsycINFO et CINAHL.Les études sélectionnées incluent celles ayant comme participants des professionnels de la santé autorisés à administrer des vaccins selon les directives canadiennes.Les critères de jugement primaux comprennent le taux vaccinal ou le taux d'hésitation vaccinale.Résultats : Neuf articles ont été inclus.Cinq études (n = 5) ont rapporté une efficacité de l'intervention selon l'adhésion vaccinale.Les résultats sont largement représentés par l'hésitation vaccinale parentale pour le virus du papillome humain (VPH) ou la vaccination infantile tandis que trois études (n = 3) ciblent la population générale.Le risque de biais relatif aux études est soit faible (n = 7) ou ayant certaines inquiétudes (n = 2).Conclusion : L'efficacité de la communication varie selon les études et les connaissances acquises à l'aide de formations.Les études futures devront étudier la communication auprès des professionnels de la santé pour établir un consensus de formations optimales et adaptées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.248 | 0.506 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.012 | 0.013 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".