Vaccination barriers and drivers in Romania: a focused ethnographic study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2016-18, a large measles outbreak occurred in Romania identified by pockets of sub-optimally vaccinated population groups in the country. The aim of the current study was to gain insight into barriers and drivers from the experience of measles vaccination from the perspectives of caregivers and their providers. METHODS: Data were collected by non-participant observation of vaccination consultations and individual interviews with health workers and caregivers in eight Romanian clinics with high or low measles vaccination uptake. Romanian stakeholders were involved in all steps of the study. The findings of this study were discussed during a workshop with key stakeholders. RESULTS: Over 400 h of observation and 161 interviews were conducted. A clear difference was found between clinics with high and low measles vaccination uptake which indicates that being aware of and following recommended practices for both vaccination service delivery and conveying vaccine recommendations to caregivers may have an impact on vaccine uptake. Barriers identified were related to shortcomings in following recommended practices for vaccination consultations by health workers (e.g. correctly assessing contraindications or providing enough information to allow an informed decision). These observations were largely confirmed in interviews with caregivers and revealed significant knowledge gaps. CONCLUSIONS: The identification of key barriers provided an opportunity to design specific interventions to improve vaccination service delivery (e.g. mobile vaccination clinics, use of an electronic vaccination registry system for scheduling of appointments) and build capacity among health workers (e.g. guidance and supporting materials and training programmes).
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».