Environmental scan of provincial and territorial planning for COVID-19 vaccination programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Public health departments in Canada are currently facing the challenging task of planning and implementing COVID-19 vaccination programs. Objective To collect and synthesize information regarding COVID-19 vaccination programs in each of the provinces and territories (P/Ts). Methods Provincial/territorial public health leaders were interviewed via teleconference between August-October 2020 to collect information on the following topics, drawn from scientific literature and media: unique factors for COVID-19 vaccination, adoption of National Advisory Committee on Immunization (NACI) recommendations, priority groups for early vaccination, and vaccine safety and effectiveness monitoring. Data were grouped according to common responses and descriptive analysis was performed. Results Eighteen interviews occurred with 25 participants from 11 of 13 P/Ts. Factors unique to COVID-19 vaccination included prioritizing groups for early vaccination ( n =7), public perception of vaccines ( n =6), and differing eligibility criteria ( n =5). Almost all P/Ts ( n =10) reported reliance on NACI recommendations. Long-term care residents ( n =10) and health care workers ( n =10) were most frequently prioritized for early vaccination, followed by people with chronic medical conditions ( n =9) and seniors ( n =8). Most P/Ts ( n =9) are planning routine adverse event monitoring to assess vaccine safety. Evaluation of effectiveness was anticipated to occur within public health departments ( n =3), by researchers ( n =3), or based on national guidance ( n =4). Conclusion Plans for COVID-19 vaccination programs in the P/Ts exhibit some similarities and are largely consistent with NACI guidelines, with some discrepancies. Further research is needed to evaluate the success of COVID-19 vaccination programs once implemented.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».