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Enregistrement W4391283756 · doi:10.1016/j.vaccine.2024.01.041

Are COVID-19 vaccination mandates for healthcare workers effective? A systematic review of the impact of mandates on increasing vaccination, alleviating staff shortages and decreasing staff illness

2024· review· en· W4391283756 sur OpenAlexafffundabout
Arnold Ikedichi Okpani, Prince Adu, Tyler Paetkau, Karen Lockhart, Annalee Yassi

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésHealth careMedicineMandateVaccinationPandemicStaffingPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthNursingPolitical scienceImmunologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The rapid development of COVID-19 vaccines is a cornerstone in the global effort to combat the pandemic. Healthcare workers (HCWs), being at the forefront of the pandemic response, have been the focus of vaccine mandate policies. This review aims to evaluate the impacts of COVID-19 vaccine mandates among HCWs, a critical step in understanding the broader implications of such policies in healthcare settings. OBJECTIVE: The review seeks to synthesize available literature to contribute to greater understanding of the outcomes associated with COVID-19 vaccine mandates for HCWs including vaccine uptake, infection rates, and staffing. METHODS: A systematic search of relevant literature published from March 2020 to September 2023 was conducted. The Newcastle-Ottawa scale was employed for quality assessment of the included articles. A total of 4,779 publications were identified, with 15 studies meeting the inclusion criteria for the review. A narrative synthesis approach was used to analyze these studies. RESULTS: COVID-19 vaccine mandates for HCWs were broadly successful in increasing vaccine uptake in most settings. Although the penalties imposed on unvaccinated HCWs did not lead to major disruption of health services, less well-resourced areas may have been more impacted. Furthermore, there is insufficient literature on the impact of the vaccine mandate on reducing SARS-CoV-2 infection among HCWs. CONCLUSION: COVID-19 vaccine mandates for HCWs have significant implications for public health policy and healthcare management. The findings underscore the need for tailored approaches in mandate policies, considering the specific contexts of healthcare settings and the diverse populations of HCWs. While mandates have shown potential in increasing vaccine uptake with minimal impacts to staffing, more work is needed to investigate the impacts of mandates across various contexts. In addition to these impacts, future research should focus on long-term effects and implications on broader public health strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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