Vaccines for all: A formative evaluation of a multistakeholder community-engaged COVID-19 vaccine outreach clinic for migrant communities
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Racialized, low-income, and migrant populations experience persistent barriers to vaccines against COVID-19. These communities in East and Northeast Calgary were disproportionately impacted by COVID-19, yet faced vaccine access barriers. Diverse multi-stakeholder coalitions and community partnerships can improve vaccine outreach strategies, but how stakeholders perceive these models is unknown. Methods: We conducted a formative evaluation of a low-barrier, community-engaged vaccine outreach clinic in Calgary, Alberta, Canada, on June 5-6, 2021. We delivered an online post-clinic survey to clinic stakeholders, to assess whether the clinic achieved its collectively derived pre-specified goals (effective, efficient, patient-centered, and safe), to asses whether the clinic model was scalable, and to solicit improvement recommendations. Survey responses were analyzed using descriptive statistics and thematic analysis. Results: Overall, 166/195 (85%) stakeholders responded. The majority were from non-healthcare positions (59%), between 30 and 49 years of age (87/136; 64%), and self-identified as racialized individuals (96/136; 71%). Respondents felt the clinic was effective (99.2%), efficient (96.9%), patient-centered (92.3%), and safe (90.8%), and that the outreach model was scalable 94.6% (123/130). There were no differences across stakeholder categories. The open-ended survey responses supported the scale responses. Improvement suggestions describe increased time for clinic planning and promotion, more multilingual staff, and further efforts to reduce accessibility barriers, such as priority check-in for people with disabilities. Conclusion: Diverse stakeholders almost universally felt that this community-engaged COVID-19 vaccine outreach clinic achieved its goals and was scalable. These findings support the value of community-engaged outreach to improve vaccine equity among other marginalized newcomer communities.
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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 | 0,032 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle