Perspectives on the COVID-19 Vaccination Rollout in 17 Countries: Reflexive Thematic and Frequency Analysis Based on the Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT) Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the SARS-CoV-2 virus created a global pandemic and rapidly became an imminent threat to the health and lives of people worldwide, the need for a vaccine and its quick distribution among the population was evident. Due to the urgency, and on the back of international collaboration, vaccines were developed rapidly. However, vaccination rollouts showed different success rates in different countries and some also led to increased vaccine hesitancy. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify the role of information sharing and context sensitivity in various vaccination programs throughout the initial COVID-19 vaccination rollout in different countries. Moreover, we aimed to identify factors in national vaccination programs related to COVID-19 vaccine hesitancy, safety, and effectiveness. Toward this end, multidisciplinary and multinational opinions from members of the Navigating Knowledge Landscape (NKL) network were analyzed. METHODS: From May to July 2021, 25 completed questionnaires from 27 NKL network members were collected. These contributors were from 17 different countries. The responses reflected the contributors' subjective viewpoints on the status and details of the COVID-19 vaccination rollout in their countries. Contributors were asked to identify strengths, weaknesses, opportunities, and threats (ie, SWOT) of the respective vaccination programs. The responses were analyzed using reflexive thematic analysis, followed by frequency analysis of identified themes according to the represented countries. RESULTS: The perspectives of NKL network members showed a link between organizational elements of the vaccination rollout and the accompanying societal response, both of which were related to strengths and weaknesses of the process. External sociocultural variables, improved public communication around vaccination-related issues, ethical controversies, and the spread of disinformation were the dominant themes related to opportunities and challenges. In the SWOT 2×2 matrix, Availability and Barriers emerged as internal categories, whereas Transparent communication and promotion and Societal divide emerged as key external categories. CONCLUSIONS: Inventory of themes and categories inspired by elements of the SWOT framework provides an informative multidisciplinary perspective for effective implementation of public health strategies in the battle against COVID-19 or any future pandemics of a similar nature.
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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 | 0,038 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».