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Enregistrement W3126046826

A Shot in the Arm: How to Improve Vaccination Policy in Canada

2015· article· en· W3126046826 sur OpenAlexaboutno aff
Colin Busby, Nicholas Chesterley

Notice bibliographique

RevueC.D. Howe Institute Commentary · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaslesImmunizationPsychological interventionVaccinationVaccination policyPolitical scienceMedicineEconomic growthBusinessEconomicsNursingImmunology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent outbreaks of measles in many parts of Canada draw attention to the importance of vaccination policy design, especially for children. Most Canadian provinces fail to meet national immunization targets for key diseases, and coverage ratios among children in a few provinces, where data are well kept and upto-date, are falling over time. If immunization coverage continues to fall, more vulnerable populations, such as children, the elderly, and people with medical conditions that may prevent them from being immunized, will be put at risk. Arguably, the general societal expectation in Canada is that people will get vaccinated, but barriers to access and the complexity of the decision mean that parents without a family physician, those in lowincome households, single parents and new arrivals in Canada are likely to not immunize or just partially immunize their children. Some parents may be active objectors to immunization, and policymakers must be careful to avoid alienating them or driving them away from the system. Most, however, appear not to immunize their children not because they actively object to vaccines, but because of barriers to access, complacency, or procrastination. Those parents are the focus of this paper, and we argue should be a focus of Canadian immunization policy. In this Commentary, we take a particularly close look at policies in Ontario, Alberta and Newfoundland and Labrador. Alberta and Ontario are relatively large provinces with different policy approaches to vaccination delivery, one focused on early interventions and the other on making immunization decisions mandatory in schools. Both models have their advantages, but neither province has reached national vaccination coverage targets. Newfoundland and Labrador has a policy design similar to Alberta’s, but some of the highest vaccination coverage in Canada. Despite the success of Newfoundland and Labrador’s vaccination policies, we do not think that there is a one-size-fits-all solution for all provinces because the characteristics of populations are different across and within provinces. That said, some basic principles of a good policy framework are explored in this paper, including the requirement for parents to make a vaccination decision, the early collection of data, access to vaccines, scope of practice, and how information is presented to new parents. We believe that well-designed vaccination policies could reach national targets while still accommodating choice. We argue that a key policy step, in provinces where needed, is to track immunization status from birth to better identify vulnerable regions in the event of an outbreak and better remind parents of the importance of immunization. Comprehensive registries at birth could help to coordinate subsequent parental reminders to immunize, and allow health officials to provide the information most relevant to parents. Further, we suggest reforms that ensure getting immunized is as easy as possible and that new parents be strongly encouraged to make a vaccination decision.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0160,009
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0140,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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