論文の概要: Doctors vs. Nurses: Understanding the Great Divide in Vaccine Hesitancy among Healthcare Workers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04874v2
• Date: Sat, 19 Nov 2022 02:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:04:29.940421
• Title: Doctors vs. Nurses: Understanding the Great Divide in Vaccine Hesitancy among Healthcare Workers
• Title（参考訳）: 医師対看護婦:医療従事者におけるワクチンヘシタシーの大分枝の理解
• Authors: Sajid Hussain Rafi Ahamed, Shahid Shakil, Hanjia Lyu, Xinping Zhang, Jiebo Luo
• Abstract要約: 医者は新型コロナウイルスワクチンに対して全体的に陽性であることがわかりました。 医師は新型ワクチンよりもワクチンの有効性を懸念している。 看護婦は子供に対する潜在的な副作用にもっと注意を払う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.1526243118151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Healthcare workers such as doctors and nurses are expected to be trustworthy and creditable sources of vaccine-related information. Their opinions toward the COVID-19 vaccines may influence the vaccine uptake among the general population. However, vaccine hesitancy is still an important issue even among the healthcare workers. Therefore, it is critical to understand their opinions to help reduce the level of vaccine hesitancy. There have been studies examining healthcare workers' viewpoints on COVID-19 vaccines using questionnaires. Reportedly, a considerably higher proportion of vaccine hesitancy is observed among nurses, compared to doctors. We intend to verify and study this phenomenon at a much larger scale and in fine grain using social media data, which has been effectively and efficiently leveraged by researchers to address real-world issues during the COVID-19 pandemic. More specifically, we use a keyword search to identify healthcare workers and further classify them into doctors and nurses from the profile descriptions of the corresponding Twitter users. Moreover, we apply a transformer-based language model to remove irrelevant tweets. Sentiment analysis and topic modeling are employed to analyze and compare the sentiment and thematic differences in the tweets posted by doctors and nurses. We find that doctors are overall more positive toward the COVID-19 vaccines. The focuses of doctors and nurses when they discuss vaccines in a negative way are in general different. Doctors are more concerned with the effectiveness of the vaccines over newer variants while nurses pay more attention to the potential side effects on children. Therefore, we suggest that more customized strategies should be deployed when communicating with different groups of healthcare workers.
• Abstract（参考訳）: 医師や看護師などの医療従事者は、ワクチン関連情報の信頼できる情報源として期待されている。 新型コロナウイルスワクチンに対する彼らの意見は、一般市民のワクチン摂取に影響を与える可能性がある。 しかし、医療従事者の間でもワクチンの根絶は重要な問題である。 そのため,ワクチンの根絶のレベルを下げるためには,彼らの意見を理解することが重要である。 医療従事者の新型コロナウイルスワクチンに対する視点をアンケートを用いて調査した。 報告によると、看護師の間では、医師に比べてワクチンのヘシタシーがかなり多く見られる。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックで現実の問題に対処するために、研究者が効果的に効果的に活用してきたソーシャルメディアデータを用いて、この現象をはるかに大規模かつ微粒で検証し研究するつもりです。 より具体的には、キーワード検索を使って医療従事者を識別し、対応するtwitterユーザーのプロフィール記述から医師や看護師に分類する。 さらに,無関係なツイートを除去するために,トランスフォーマーに基づく言語モデルを適用する。 感情分析と話題モデリングは、医師や看護師が投稿したツイートの感情とテーマの違いを分析し比較するために用いられる。 医師は新型コロナウイルスワクチンに対して概して肯定的であることが分かりました。 負の方法でワクチンを議論するときの医師や看護師の焦点は一般的に異なる。 医師は、新しいワクチンに対するワクチンの効果をより心配し、看護師は子供に対する潜在的な副作用にもっと注意を払う。 したがって、医療従事者の異なるグループとのコミュニケーションにおいて、よりカスタマイズされた戦略を展開すべきである。

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