A qualitative examination of primary care team’s participation in the distribution of the COVID-19 vaccination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary health care (PHC) has historically led and implemented successful immunization programs, driven by strong relationships with patients and communities. During the COVID-19 pandemic, Canada began its vaccination strategy with mass immunizations that later included local efforts with PHC providers. This study seeks to understand how PHC contributed to the different phases of the COVID-19 vaccination rollouts in Ontario, Canada's most populous province. METHODS: We conducted a descriptive qualitative study with focus groups consisting of PHC providers, administrators, and staff in Ontario. Eight focus groups were held with 39 participants representing geographic diversity across the six Ontario Health regions. Participants reflected a diverse range of clinical, administrative, and leadership roles. Each focus group was audio-recorded and transcribed with transcriptions analyzed using thematic analysis. RESULTS: With respect to understanding PHC teams' participation in the different phases of the COVID-19 vaccination rollouts, we identified five themes: (i) supporting long-term care, (ii) providing leadership in mass vaccinations, (iii) integrating vaccinations in PHC practice sites, (iv) reaching those in need through outreach activities; and (v) PHC's contributions being under-recognized. CONCLUSIONS: PHC was instrumental in supporting COVID-19 vaccinations in Ontario, Canada across all phases of the rollout. The flexibility and adaptability of PHC allowed teams to participate in both large-scale and small-scale vaccination efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».