An equitable vaccine delivery system: Lessons from the COVID-19 vaccine rollout in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic exacerbated existing health disparities and disproportionately affected vulnerable individuals and communities (e.g., low-income, precariously housed or in institutional settings, racialized, migrant, refugee, 2SLBGTQ+). Despite their higher risk of infection and sub-optimal access to healthcare, Canada's COVID-19 vaccination strategy focused primarily on age, as well as medical and occupational risk factors. METHODS: We conducted a mixed-methods constant comparative qualitative analysis of epidemiological data from a national database of COVID-19 cases and vaccine coverage in four Canadian jurisdictions. Jurisdictional policies, policy updates, and associated press releases were collected from government websites, and qualitative data were collected through 34 semi-structured interviews of key informants from nine Canadian jurisdictions. Interviews were coded and analyzed for themes and patterns. RESULTS: COVID-19 vaccines were rolled out in Canada in three phases, each accompanied by specific challenges. Vaccine delivery systems typically featured large-venue mass immunization sites that presented a variety of barriers for those from vulnerable communities. The engagement and targeted outreach that featured in the later phases were driven predominantly by the efforts of community organizations and primary care providers, with limited support from provincial governments. CONCLUSIONS: While COVID-19 vaccine rollout in Canada is largely considered a success, such an interpretation is shaped by the metrics chosen. Vaccine delivery systems across Canada need substantial improvements to ensure optimal uptake and equitable access for all. Our findings suggest a more equitable model for vaccine delivery featuring early establishment of local barrier-free clinics, culturally safe and representative environment, as well as multi-lingual assistance, among other vulnerability-sensitive elements.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».