Key policy and programmatic factors to improve influenza vaccination rates based on the experience from four high-performing countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries consistently fail to achieve the target influenza vaccine coverage rate (VCR) of 75% for populations at risk of complications, recommended by the World Health Organization and European Council. We aimed to identify factors for achieving a high VCR in the scope of four benchmark countries with high influenza VCRs: Australia, Canada, UK and USA. METHODS: Publicly available evidence was first reviewed at a global level and then for each of the four countries. Semi-structured interviews were then conducted with stakeholders meeting predefined criteria. Descriptive cluster analyses were performed to identify key factors and pillars for establishing and maintaining high VCRs. RESULTS: No single factor led to a high VCR, and each benchmark country used a different combination of tailored approaches to achieve a high vaccine coverage. In each country, specific triggers were important to stimulate changes that led to improved vaccine coverage. A total of 42 key factors for a successful influenza vaccination programme were identified and clustered into five pillars: (1) Health Authority accountability and strengths of the influenza programme, (2) facilitated access to vaccination, (3) healthcare professional accountability and engagement, (4) awareness of the burden and severity of disease and (5) belief in influenza vaccination benefit. Each benchmark country has implemented multiple factors from each pillar. CONCLUSION: A wide range of factors were identified from an evaluation of four high-performing benchmark countries, classified into five pillars, thus providing a basis for countries with lower VCRs to tailor their own particular solutions to improve their influenza VCR.
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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 | 0,019 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».