Perceptions of immunization information systems for collecting pandemic H1N1 immunization data within Canada's public health community: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunization information systems (IISs) are electronic registries used to monitor individual vaccination status and assess vaccine coverage. IISs are currently not widely used across Canada, where health jurisdictions employ a range of approaches to capture influenza immunization information. Conducted in advance of the 2009 H1N1 vaccination campaign, the objectives of this study were to understand the perceived value of individual-level data and IISs for influenza control, identify ideal system functions, and explore barriers to implementation. METHODS: In July and August 2009, semi-structured interviews were conducted with key informants engaged in vaccine delivery and/or pandemic planning at regional, provincial/territorial and federal levels across Canada. Key informants were recruited using a combination of convenience and snowball sampling methodologies. Qualitative analysis was used to extract themes from interview content. RESULTS: Patient management, assessment of vaccine coverage, and evaluation of safety and effectiveness were identified as public health priorities that would be achieved in a more timely manner, and with greater accuracy, through the use of an IIS. Features described as ideal included system flexibility, rapid data entry, and universality. Financial and human resource constraints as well as coordination between immunization providers were expressed as barriers to implementation. CONCLUSIONS: IISs were perceived as valuable by key informants for strengthening management capacity and improving evaluation of both seasonal and pandemic influenza vaccination campaigns. However, certain implementation restrictions may need to be overcome for these benefits to be achieved.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».