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Enregistrement W3123516027 · doi:10.1186/s13584-021-00440-6

Israel’s rapid rollout of vaccinations for COVID-19

2021· article· en· W3123516027 sur OpenAlexaboutno aff
Bruce Rosen, Ruth Waitzberg, Avi Israeli

Notice bibliographique

RevueIsrael Journal of Health Policy Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Observatory on Health Systems and Policies
Mots-clésGovernment (linguistics)PopulationPublic healthHealth administrationHealth careMedicineHealth services researchHealth policySocial policyVaccinationEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceNursingImmunologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of the end of 2020, the State of Israel, with a population of 9.3 million, had administered more COVID-19 vaccine doses than all countries aside from China, the US, and the UK. Moreover, Israel had administered almost 11.0 doses per 100 population, while the next highest rates were 3.5 (in Bahrain) and 1.4 (in the United Kingdom). All other countries had administered less than 1 dose per 100 population.While Israel's rollout of COVID-19 vaccinations was not problem-free, its initial phase had clearly been rapid and effective. A large number of factors contributed to this early success, and they can be divided into three major groups.The first group of factors consists of long-standing characteristics of Israel which are extrinsic to health care. They include: Israel's small size (in terms of both area and population), a relatively young population, relatively warm weather in December 2020, a centralized national system of government, and well-developed infrastructure for implementing prompt responses to large-scale national emergencies.The second group of factors are also long-standing, but they are health-system specific. They include: the organizational, IT and logistical capacities of Israel's community-based health care providers, the availability of a cadre of well-trained, salaried, community-based nurses who are directly employed by those providers, a tradition of effective cooperation between government, health plans, hospitals, and emergency care providers - particularly during national emergencies; and support tools and decisionmaking frameworks to support vaccination campaigns.The third group consists of factors that are more recent and are specific to the COVID-19 vaccination effort. They include: the mobilization of special government funding for vaccine purchase and distribution, timely contracting for a large amount of vaccines relative to Israel's population, the use of simple, clear and easily implementable criteria for determining who had priority for receiving vaccines in the early phases of the distribution process, a creative technical response that addressed the demanding cold storage requirements of the Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine, and well-tailored outreach efforts to encourage Israelis to sign up for vaccinations and then show up to get vaccinated.While many of these facilitating factors are not unique to Israel, part of what made the Israeli rollout successful was its combination of facilitating factors (as opposed to each factor being unique separately) and the synergies it created among them. Moreover, some high-income countries (including the US, the UK, and Canada) are lacking several of these facilitating factors, apparently contributing to the slower pace of the rollout in those countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations287
Publié2021
Routes d'admission1
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