The role of funded partnerships in working towards decreasing COVID-19 vaccination disparities, United States, March 2021—December 2022
Notice bibliographique
Résumé
During the COVID-19 vaccination rollout from March 2021- December 2022, the Centers for Disease Control and Prevention funded 110 primary and 1051 subrecipient partners at the national, state, local, and community-based level to improve COVID-19 vaccination access, confidence, demand, delivery, and equity in the United States. The partners implemented evidence-based strategies among racial and ethnic minority populations, rural populations, older adults, people with disabilities, people with chronic illness, people experiencing homelessness, and other groups disproportionately impacted by COVID-19. CDC also expanded existing partnerships with healthcare professional societies and other core public health partners, as well as developed innovative partnerships with organizations new to vaccination, including museums and libraries. Partners brought COVID-19 vaccine education into farm fields, local fairs, churches, community centers, barber and beauty shops, and, when possible, partnered with local healthcare providers to administer COVID-19 vaccines. Inclusive, hyper-localized outreach through partnerships with community-based organizations, faith-based organizations, vaccination providers, and local health departments was critical to increasing COVID-19 vaccine access and building a broad network of trusted messengers that promoted vaccine confidence. Data from monthly and quarterly REDCap reports and monthly partner calls showed that through these partnerships, more than 295,000 community-level spokespersons were trained as trusted messengers and more than 2.1 million COVID-19 vaccinations were administered at new or existing vaccination sites. More than 535,035 healthcare personnel were reached through outreach strategies. Quality improvement interventions were implemented in healthcare systems, long-term care settings, and community health centers resulting in changes to the clinical workflow to incorporate COVID-19 vaccine assessments, recommendations, and administration or referrals into routine office visits. Funded partners' activities improved COVID-19 vaccine access and addressed community concerns among racial and ethnic minority groups, as well as among people with barriers to vaccination due to chronic illness or disability, older age, lower income, or other factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».