COVID-19 vaccination in high-risk communities: Case study of Brampton, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Peel region in Southern Ontario is among the most ethnoculturally diverse and fastest growing areas in Canada. During the COVID-19 pandemic, the multicultural community of Brampton suffered one of the highest infection rates in Canada, in part because of the demographic and socioeconomic characteristics of the community. The role of pharmacists in supporting vaccine uptake in this linguistically, ethnically and religiously diverse community has not been adequately characterized. Methods: A qualitative case study approach was used, focusing on one of the major communities in Peel (Brampton). Interviews with community pharmacists and pharmacy staff directly involved in COVID-19 vaccine administration during the pandemic were undertaken to identify common experiences and trends related to providing care and support to this high-risk community. Constant comparative coding was used to identify common themes that can inform ongoing public health supports in future pandemics. Results: A total of 29 interviews were completed. Key themes that emerged included 1) the impact of operational, organizational and logistical issues on vaccine uptake in the community; 2) the negative influence of inconsistent messaging from public health and other experts during the pandemic; and 3) the identification of an emerging typology of "vaccine hesitancies" describing different reasons/motivations for avoiding COVID-19 vaccination and approaches taken by pharmacy staff to address these within a multicultural, multilingual practice context. Discussion: The COVID-19 vaccination campaign was unprecedented in its size, scope and speed, and community pharmacists were integral in this effort. The unique needs of ethnoculturally, linguistically and socioeconomically diverse communities like Brampton require further studies to examine ways in which the pharmacy profession can positively influence greater vaccine uptake, by increasing understanding of the diverse proliferation of vaccine hesitancies that emerged.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».