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Enregistrement W4313315418 · doi:10.1371/journal.pone.0279929

An equitable vaccine delivery system: Lessons from the COVID-19 vaccine rollout in Canada

2022· article· en· W4313315418 sur OpenAlexafffundabout
Ksenia Kholina, Shawn Harmon, Janice Graham

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOutreachVaccinationPandemicGovernment (linguistics)MedicineQualitative researchEnvironmental healthBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceVirologySociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0240,009
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,219 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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