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Enregistrement W3000655670 · doi:10.1080/21645515.2019.1692561

Narrowing the policy gap: lessons from years 2 and 3 of the British Columbia influenza prevention policy

2020· article· en· W3000655670 sur OpenAlexafffundabout
Antonia M. Di Castri, Beth Halperin, Charmaine McPherson, Alexandra Nunn, Haley Farrar-Muir, Jeffrey C. Kwong, Bonnie Henry

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioBC Centre for Disease ControlMinistry of HealthIzaak Walton Killam Health CentreSt. Francis Xavier UniversityNova Scotia Health AuthorityUniversity of TorontoUniversity Health NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésHealth policyPolitical scienceVirologyPublic administrationMedicineEconomic growthPublic healthEnvironmental healthEconomicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza can be potentially fatal to vulnerable populations, particularly those in the hospital. Canada's National Advisory Committee on Immunization recommends that health-care workers (HCW) be immunized against influenza partly to avoid infecting high-risk populations. However, influenza immunization rates among HCW remain suboptimal. In 2012, health authorities across British Columbia (B.C.) implemented a province-wide influenza prevention policy requiring HCW to either be immunized or wear a mask when in patient-care areas during the influenza season. This paper describes the second of two studies focused on what was learned from years 2 and 3 of the policy. A case study approach was used to examine this policy implementation event. Qualitative data were collected through key documents and key informant interviews with members of leadership teams responsible for policy implementation. Framework analysis and Prior's approach were used to analyze data from interviews and documents, respectively. Policy implementation varied by geographic region and gaps persist in immunization tracking and discipline for noncompliance. Debate regarding the scientific evidence used to support the policy fuels resistance from particular groups. Despite these challenges, findings suggest that the policy has been habituated, largely due to consistent policy objectives. This study emphasizes the importance of ongoing inter-professional and cross-sectoral program evaluation. While adherence may be routine for many, implementation processes must continue to respond to contextual issues to narrow the gap in policy implementation and to continue to engage stakeholders to ensure compliance.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0300,013
Communication savante0,0240,009
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0150,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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