Childhood immunization appointment reminders and recalls: strengths, weaknesses and opportunities to increase vaccine coverage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Childhood immunization coverage has been shown to be greatly impacted by parental forgetfulness regarding immunizations and appointments. Evidence supports the use of reminders and recalls to overcome this barrier, which remind parents about upcoming immunization appointments and inform them once their child is overdue for an immunization. In this study, we sought to identify reminder/recall strategies used throughout a large Canadian province and determine the perceived strengths, weaknesses and areas of improvement of existing strategies. STUDY DESIGN AND METHODS: An environmental scan was performed in 2018 in two phases: (1) interviews with public health leaders from the five zones of Alberta and (2) an online survey of public health centres across the province. Data analysis occurred in 2018 and 2019. RESULTS: Commonly reported strengths of reminders and recalls included their ability to increase appointment attendance and remind parents about immunizations, respectively. A major identified weakness was their time-consuming/resource-intensive nature. Many participants believed reminder/recalls could be improved by modernizing delivery methods. Educational information or strategies to overcome language barriers were rarely incorporated into reminder/recall systems. CONCLUSIONS: There was support for incorporating text messaging and automation into reminder/recall systems while encouraging continued exploration of novel reminder/recall delivery methods. Tailoring reminder/recalls to the needs and preferences of target populations can maximize the effectiveness of these systems. This includes modernizing methods of delivery, addressing language barriers, providing educational information, and allotting some degree of flexibility to local level management of reminder/recalls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».