Lessons learned from the Alberta Border Testing Pilot Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the Coronavirus disease (COVID-19) pandemic, countries implemented border control and quarantine measures to reduce transmission. The Alberta Border Testing Pilot Program (ABTPP) allowed international travellers entering Alberta to reduce their quarantine period following two negative COVID-19 tests. We evaluated participant experiences with the ABTPP and implementation. Method: = 11). We analysed questionnaires using descriptive statistics and analysed interviews using inductive and deductive thematic analysis. We deductively coded focus group data using the 2009 Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Results: Questionnaires indicated minimal issues with registration forms (91.7%), symptom reports (95.5%), and COVID-19 testing (95.7%). Most respondents (95.1%) expressed willingness to participate in the ABTPP again. Interviews revealed three themes related to participant experience: program efficiency, clarity of information, and requisite effort. Focus groups identified key implementation facilitators including the single health information system, strong stakeholder partnerships, and good communication across partnerships. Barriers included program complexity, implementation timeline, and evolving external context. Discussion: Participants reported high satisfaction with the ABTPP. Border testing programs should have high efficiency, require low effort, and use messaging that is clear and consistent. The effective implementation of border testing programs may be facilitated by strong leadership, adaptability, automated components, good communication, and simple technology. Learnings from participants and staff may help improve the implementation of border control programs for future pandemics or other emergencies. Conclusions: The ABTTP was a novel border control measure during the COVID-19 pandemic. Our evaluation of both participant and staff experiences demonstrated high levels of traveller satisfaction and identified areas for improvement that can inform the development of future border control measures.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».