Distributing Publicly-Funded Influenza Vaccine—Community Pharmacies’ Perspectives on Acquiring Vaccines from Public Health and from Private Distributors in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To explore community pharmacies’ experience with two models of distribution for publicly-funded influenza vaccines in Ontario, Canada—one being publicly-managed (2015–2016 influenza season) and one involving private pharmaceutical distributors (2016–2017 season). Methods: Online surveys were distributed to community pharmacies across Ontario during the 2015–2016 and 2016–2017 influenza seasons with sampling proportional to Ontario Public Health Unit catchment populations. Quantitative data were analyzed descriptively and inferentially and qualitative data were summarized for additional context. Results: Order fulfillment appeared more responsive with the addition of private distributors in 2016–2017, as more pharmacies reported shorter order fulfillment times (p < 0.01); however, pharmacies reported significantly more days with zero on-hand inventory in 2016–2017 (p < 0.01), as well as more instances of patients being turned away due to vaccine unavailability (p < 0.05). In both seasons, a similar proportion of pharmacies reported slower order fulfillment and limited order quantities early in the season. Improved availability early in the season when patient demand is highest, more vaccines in a pre-filled syringe format, and better communication from distributors on product availability dates were recommended in qualitative responses. Conclusions: Introducing private distributors for the management and fulfillment of pharmacies’ orders for the publicly funded influenza vaccine appeared to have mixed results. While key concerns surrounding the frequency, responsiveness, and method of delivery were addressed by this change, challenges remain—in particular, acquiring sufficient vaccine early in the season to meet patient demand. As pharmacies become more prominent as vaccination sites, there are several opportunities to ensure that patient demand is met in this setting.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».