Implementing Primary and Community Care (PACC) Mapping to support COVID-19 vaccine uptake in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context: The COVID-19 pandemic highlighted health inequities and disparities across Canada. Meaningful community engagement and tailored supports were required to reduce barriers and ensure more equitable access to COVID-19 immunization. Objective: To engage communities in co-creating local immunization uptake solutions and foster community relationships to tackle post-pandemic challenges. Study Design and Analysis: Facilitators were trained and workshops conducted using patient personas to develop community solutions to address immunization access barriers and improve vaccine uptake. Surveys, interviews and informal feedback methods were used to evaluate the project. Setting or Dataset: Trained facilitators and communities across western Canada. Population Studied: Communities with low immunization uptake. Intervention/Instrument: Primary and Community Care (PACC) Mapping method tailored to the COVID-19 immunization context (Immunization PACC; immPACC). Outcome Measures: Outcomes were evaluated using the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation and Maintenance (RE-AIM) framework. Results: The Reach and Effectiveness of training facilitators in the PACC method was successful. A network of 54 facilitators were trained, reporting confidence (n = 45, mean 7.3, scale 1-10) and intention (n = 35/45, 78%, likely/very likely) to use the method. Adoption and Implementation of immPACC Mapping was slowed by reallocation of facilitators to other emergency response roles, and changing contextual factors. Despite this, eight immPACC Mapping sessions were delivered (April 2021-June 2022) in three provinces (Manitoba, Alberta, British Columbia), involving 12 facilitators and 77 participants. Findings highlighted the success of bringing interdisciplinary community stakeholders together to collaborate on local solutions, identify and build relationships with new partners, and facilitate action to implement patient-centred ideas. Maintenance of the method is ongoing, with facilitators in British Columbia and Manitoba using the PACC method to support health service planning at the local level. Conclusions: The PACC Mapping method was successfully used to bring a community-level focus into immunization planning. Despite challenges, community stakeholders created and implemented local solutions to support immunization uptake, and the project helped build capacity for using the PACC method to support future challenges in healthcare.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».