Best Practices for COVID-19 Mass Vaccination Clinics
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is an unprecedented global public health crisis. Mass vaccination is the safest and fastest pandemic exit strategy. Mass vaccination clinics are a particularly important tool in quickly achieving herd immunity. Primary care physicians have played a crucial role in organizing and running vaccination clinics. In this special report, we synthesize existing guidelines and peer-reviewed studies to provide physicians with practical guidance on planning and implementing COVID-19 mass vaccination clinics. METHODS PubMed, Ovid MEDLINE and Embase were used to search for relevant literature using search terms that included COVID-19, mass vaccination, and best practice. We also identified and analyzed national and international guidelines. RESULTS Forty-six relevant articles, reports, and guidelines were identified and synthesized. Articles included mass vaccination clinic guidelines and studies before and during the COVID-19 pandemic. Key considerations for COVID-19 mass vaccination clinics include leadership and role designation, site selection, clinic layout and workflow, day-to-day operations, infection prevention, and communication strategies. CONCLUSIONS Planning and implementing a successful COVID-19 mass vaccination clinic requires several key considerations. Primary care plays an important role in organizing clinics and ensuring populations made vulnerable by social and economic policies are being reached. Ongoing data collection is required to evaluate and continuously improve COVID-19 mass vaccination efforts. As the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) vaccine rollout occurs in various countries, research will be required to identify the main factors for success to inform future pandemic responses. VISUAL ABSTRACT
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».