Machine Learning permite prever a relutância de vacinação em alunos de medicina dentária

Os resultados são referentes a um estudo promovido por investigadores da Masaryk University, na República Checa, da Cooperativa de Ensino Superior Egas Moniz, em Portugal, e da Al-Quds University, na Palestina, em conjunto com a International Association of Dental Students.

Este trabalho científico segue um primeiro, pioneiro à escala mundial na temática da relutância de vacinação dos estudantes de Medicina Dentária, que foi conduzido durante o mês de fevereiro do presente ano e publicado na Revista Científica Vaccines do grupo MDPI. O questionário aplicado, adaptado da Organização Mundial de Saúde, foi distribuído pelas Organizações Nacionais que fazem parte da International Association of Dental Students, nomeadamente a Associação Nacional de Estudantes de Medicina Dentária. Dos mais de 6.500 estudantes dos 22 países participantes, 5.9% são portugueses.

A análise Machine Learning, um ramo da Inteligência Artificial, sugere cinco predictores importantes da aceitação à vacinação contra a COVID-19 por parte dos alunos de medicina dentária à escala global. Estes predictores consistem no nível económico do país onde um indivíduo estuda e vive, a confiança individual na indústria farmacêutica, a conceptualização errada de imunidade natural, a crença individual na relação risco-benefício das vacinas e a atitude perante novas vacinas. Assim, o único predictor contextual foi o nível sócio-económico, enquanto que todos os outros são predictores individuais.

Os resultados deste estudo sugerem a necessidade de um aumento da consciencialização sobre imunização e doenças infeciosas, a partir de reformas curriculares na área da saúde.

Artigo Completo em: https://doi.org/10.3390/vaccines9101158