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Enregistrement W4312113275 · doi:10.2196/42278

Identification of Key Factors for Optimized Health Care Services: Protocol for a Multiphase Study of the Dubai Vaccination Campaign

2022· article· en· W4312113275 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueQ Methodology Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicineHealth careGovernment (linguistics)Stratified samplingExcellencePublic healthPopulationFamily medicineEnvironmental healthNursingPolitical scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mass vaccination of the global population against the novel COVID-19 outbreak posed multiple challenges, including effectively administering millions of doses in a short period of time while ensuring public safety and accessibility. The government of Dubai launched a mass campaign in December 2020 to vaccinate all its citizens and residents, targeting the population aged >18 years against COVID-19. The vaccination campaign involved a transformation of multiple commercial spaces into mass vaccination centers across the city of Dubai, the largest of which was the Dubai One Central (DOC) vaccination center. It was operational between January 17, 2021, and 27 January 27, 2022. OBJECTIVE: The multiphase research study aims to empirically explore the opinions of multiple health care stakeholders, elicit the key success factors that can influence the effective delivery of emergency health care services such as a COVID-19 mass vaccination center, and explore how these factors relate to one another. METHODS: To understand more about the operations of the DOC vaccination center, the study follows a multiphase design divided into 2 phases. The study is being conducted by the Institute for Excellence in Health Professions Education at Mohammed Bin Rashid University of Medicine and Health Sciences between December 2021 and January 2023. To elicit the key success factors that contributed to the vaccination campaign administered at DOC, the research team conducted 30 semistructured interviews (SSIs) with a sample of staff and volunteers who worked at the DOC vaccination center. Stratified random sampling was used to select the participants, and the interview cohort included representatives from the management team, team leaders, the administration and registration team, vaccinators, and volunteers. A total of 103 people were invited to take part in the research study, and 30 agreed to participate in the SSIs. To validate the participation of various stakeholders, phase 2 will analytically investigate one's subjectivity through Q-methodology and empirically investigate the opinions obtained from the research participants during phase 1. RESULTS: As of July 2022, 30 SSIs were conducted with the research participants. CONCLUSIONS: The study will provide a comprehensive 2-phase approach to obtaining the key success factors that can influence the delivery of high-quality health care services such as emergency services launched during a global pandemic. The study's findings will be translated into key factors that could support designing future health care services utilizing evidence-based practice. In line with future plans, a study will use data, collected through the DOC vaccination center, to develop a simulation model outlining the process of the customer journey and center workflow. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42278.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,690
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,021 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle