Key policy and programmatic factors to improve influenza vaccination rates based on the experience from four high-performing countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle