Comparison of COVID-19 Vaccination Rollout Approaches across Canada: Case Studies of Four Diverse Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Across Canada, there were notable differences in the rollout of provincial/territorial COVID-19 vaccination programs, reflecting diverse sociodemographic profiles, geopolitical landscapes, health system designs, and pandemic experiences. We collected information regarding underlying principles and goals, governance and authority, transparency and diversity of communications, activities to strengthen infrastructure and workforce capacity, and entitlement and access in four diverse provinces (British Columbia, Saskatchewan, Ontario, Nova Scotia). Through cross-case analysis, we observed significant differences in provincial rollouts of the primary two-dose vaccination series in adults between December 2020 and December 2021. Nova Scotia was the only province to state explicit coverage goals and adhere to plans tying coverage to the relaxation of public health measures. Both Nova Scotia and British Columbia implemented fully centralized vaccination booking systems. In contrast, Saskatchewan's initial highly centralized approach enabled the rapid delivery of first doses; however, rollout of second doses was slower and more decentralized, occurring primarily through community pharmacies. In alignment with its decentralized health system, Ontario pursued a regionalized approach, primarily led by its existing public health unit network. Our research suggests explicit goals, centralized booking, and flexible delivery strategies improved uptake; however, ongoing learning will be crucial for informing the success of future vaccination efforts.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».