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Enregistrement W3122862405 · doi:10.1080/02739615.2020.1870118

Barriers impacting organizational immunization policy implementation in U.S. and Canadian summer camps

2021· article· en· W3122862405 sur OpenAlexaboutno aff
Barry A. Garst, Alexsandra Dubin, Carissa Bunke, Natalie Schellpfeffer, Tracey Gaslin, Michael Ambrose, Andrew N. Hashikawa

Notice bibliographique

RevueChildren s Health Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunizationDocumentationSample (material)Medical educationPsychologyWork (physics)Family medicineMedicinePublic relationsPolitical scienceNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While immunization practice guidelines for children have been applied within primary schools, little research exists about how immunization practice guidelines are applied within summer camp settings and barriers to policy implementation within those settings. To identify perceived barriers to effective immunization policy implementation in summer camps, data were collected from a purposeful sample of 925 unique summer camp representatives using the CampDoc.com online electronic health record system. Fifty-nine percent (n = 541) of the sample completed an open-ended question about immunization policy barriers, including directors (38%, n = 205), nurses (26%, n = 140), other (20%, n = 106), office staff (13%, n = 73), and physicians (3%, n = 17). Inductive analyses and coder triangulation were used to develop themes. Constructed themes included a lack of parental support for vaccination, difficulties collecting and verifying immunization documentation, variable immunization policy guidelines, immunization exemptions, and organizational focus on financial outcomes. In addition, one-fifth of responding camps perceive no barriers. Camp administrators should work with pediatricians to implement clear and consistent immunization policies emphasizing parent education and informed by local and state guidelines.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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