Identifying and addressing the impacts of the COVID-19 pandemic on school-based immunisation programmes in the Canadian Maritimes: a mixed methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic highlighted the importance of keeping up to date on routine vaccinations. Throughout the pandemic, many routine vaccine programmes in Canada were paused or cancelled, including school-based immunisation programmes (SBIP). This resulted in decreased coverage for many vaccine-preventable diseases. While the effects of the pandemic on SBIP have been described in other provinces, its effects in the Maritime region (ie, Nova Scotia, New Brunswick and Prince Edward Island) have yet to be understood. We aim to determine how these programmes were affected by COVID-19 and associated public health measures in the Canadian Maritimes by (1) identifying and describing usual and interim catch-up programmes; (2) exploring stakeholders' perceptions of SBIP through interviews; and (3) designing recommendations with stakeholders to address gaps in SBIP and vaccine coverage. METHODS AND ANALYSIS: A sequential, explanatory mixed methods study design will be used to address the objectives during the study period (September 2022-December 2023). First, an environmental scan will describe changes to SBIP and vaccine coverage over a period of five school years (2018/2019-2022/2023). Findings will inform semistructured interviews (n=65) with key stakeholders (eg, health officials, healthcare providers, school officials and parents and adolescents) to explore perceptions of SBIP and changes in parental vaccine hesitancy during the pandemic. These data will be integrated to design recommendations to support SBIP during two stakeholder engagement meetings. Analysis will be guided by the behaviour change wheel, a series of complementary tools and frameworks to simplify behaviour diagnosis and analysis in public health research. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval for this study has been obtained from Dalhousie University's Health Sciences Research Ethics Board (Ref: 2022-6395). Informed consent will be obtained from participants prior to participating in an interview or stakeholder engagement meeting. Study findings will be disseminated through conference presentations, publications and infographics.
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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 | 0,081 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».