What is the role of primary care in the COVID-19 vaccine roll-out and the barriers and facilitators to an equitable vaccine roll-out? A rapid scoping review of nine jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to: (1) examine the experience of nine global jurisdictions that engaged primary care providers (PCPs) to administer COVID-19 vaccines during the pandemic; (2) describe how vaccine hesitancy and principles of equity were incorporated in the COVID-19 vaccine roll-out strategies and (3) identify the barriers and facilitators to the vaccine roll-out. DESIGN: Rapid scoping review. DATA SOURCES: Searches took place in MEDLINE, CINAHL, Embase, the Cochrane Library, SCOPUS and PsycINFO, Google, and the websites of national health departments. Searches and analyses took place from May 2021 to July 2021. RESULTS: Sixty-two documents met the inclusion criteria (35=grey literature; 56% and 27=peer reviewed; 44%). This review found that the vaccine distribution approach started at hospitals in almost all jurisdictions. In some jurisdictions, PCPs were engaged at the beginning, and the majority included PCPs over time. In many jurisdictions, equity was considered in the prioritisation policies for various marginalised communities. However, vaccine hesitancy was not explicitly considered in the design of vaccine distribution approaches. The barriers to the roll-out of vaccines included personal, organisational and contextual factors. The vaccine roll-out strategy was facilitated by establishing policies and processes for pandemic preparedness, well-established and coordinated information systems, primary care interventions, adequate supply of providers, education and training of providers, and effective communications strategy. CONCLUSIONS: Empirical evidence is lacking on the impact of a primary care-led vaccine distribution approach on vaccine hesitancy, adoption and equity. Future vaccine distribution approaches need to be informed by further research evaluating vaccine distribution approaches and their impact on patient and population outcomes.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».