Methodological changes implemented over time to support accurate and timely COVID-19 vaccine coverage estimates: Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 vaccination program implementation in Ontario, Canada has spanned multiple years and is ongoing. To meet the challenges of the program, Ontario developed and implemented a new electronic COVID-19 immunization registry, COVaxON, which captures individual-level data on all doses administered in the province enabling comprehensive coverage assessment. However, the need for ongoing COVID-19 vaccine coverage assessments over a multi-year vaccination program posed challenges necessitating methodological changes. This paper describes Ontario's COVID-19 immunization registry, the methods implemented over time to allow for the ongoing assessment of vaccine coverage by age, and the impact of those methodological changes. Throughout the course of the vaccination program, four different methodological approaches were used to calculate age-specific coverage estimates using vaccination data (numerator) obtained from COVaxON. Age-specific numerators were initially calculated using age at time of first dose (method A), but were updated to the age at coverage assessment (method B). Database enhancements allowed for the exclusion of deceased individuals from the numerator (method C). Population data (denominator) was updated to 2022 projections from the 2021 national census following their availability (method D). The impact was most evident in older age groups where vaccine uptake was high. For example, coverage estimates for individuals aged 70-79 years of age for at least one dose decreased from 104.9 % (method B) to 95.0 % (method D). Thus, methodological changes improved estimates such that none exceeded 100 %. Ontario's COVID-19 immunization registry has been transformational for vaccine program surveillance. The implementation of a single registry for COVID-19 vaccines was essential for comprehensive near real-time coverage assessment, and enabled new uses of the data to support additional components of vaccine program surveillance. The province is well positioned to build on what has been achieved as a result of the COVID-19 pandemic and expand the registry to other routine vaccination programs.
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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 | 0,211 | 0,277 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».