Covid-19 vaccination: a mixed methods analysis of health system resilience in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper discusses the stages of health system resilience (HSR) and the factors underlying differences in HSR during the covid-19 pandemic, especially the vaccination challenge. We studied the relationship between vaccination strategies and macro-context backgrounds in 21 Latin American countries. Our objective was to capture the impact of those aspects in the SR and identify potential improvements for future crises and for vaccination programs in general. METHODS: The study uses mixed-methods research to provide insights into how the countries' backgrounds and vaccination strategies impact the HSR. Particularly, we used explanatory sequential mixed methods, which entails a quantitative-qualitative two-phase sequence. The quantitative phase was conducted using cluster and variance analysis, in which the HSR was measured using as a proxy the covid-19 vaccination outcomes in three cut-offs of reaching 25%, 50%, and 75% of population coverage. This approach allows us to discriminate covid-19 vaccination progress by stages and contrast it to the qualitative stage, in which we performed a country-case analysis of the background conditions and the changes in vaccination strategies that occurred during the corresponding dates. RESULTS: The paper provides a rich comparative case analysis of countries, classifying them by early, prompt, and delayed performers. The results show that differences in vaccination performance are due to flexibility in adapting strategies, cooperation, and the ability to design multilevel solutions that consider the needs of various actors in the health ecosystem. These differences vary depending on the vaccination stage, which suggests the importance of acknowledging learning, diffusion, and feedback processes at the regional level. CONCLUSIONS: We identified the importance of societal well-being as an ideal country antecedent for high and sustained levels of performance in covid-19 vaccination. Whereas in other countries where the set-up and beginning phases were rough, the value of the operational decisions and the learning on the move regarding their own and their peers' trajectories were crucial and were reflected in performance improvement. A contribution of this study is that the above-mentioned analysis was done using vaccination coverage cut-off points that allow a performance view that takes into consideration the stages of the vaccination progress and the learning process that goes with it. As well as framing this into the HSR shock cycles that allow to differentiate the stages of resilience on which countries must act.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».