Improving COVID-19 Vaccine Uptake in Saskatchewan, Canada: A Developmental Evaluation Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background The Developmental Evaluation of a COVID-19 vaccination program was an early response to assess a complex emergent mass vaccination program to support learning and adaptation. Objective The primary objective of a multi-disciplinary team of researcher-evaluators was to facilitate organizational learning among key stakeholders to improve decision-making and increase vaccine uptake in Saskatchewan, Canada. Methods Aligned with the Developmental Evaluation approach, data collection was rooted in adjustment and flexibility to meet the evolving needs of the vaccination program. Data were primarily collected using meeting observations and program documentation. As the program progressed, the data collection was adjusted, and two surveys were conducted targeting COVID-19 vaccine recipients and vaccine immunizers. Data were analyzed iteratively in consultation with stakeholders. Results Nine feedback reports were generated over a nine-month evaluation period. Seven reports highlighted meeting observation results that revealed the program issues, probable causes, and implications. The evolving issues ranged from vaccine shortage, delay, and supply fluctuation to inter-organizational miscommunication and vaccine hesitancy. Two reports were produced from survey findings to delve into the persistent issue of vaccine hesitancy. Conclusion Effective solutions to complex issues of Saskatchewan’s COVID-19 mass immunization require a systems approach based on new ways of thinking and collective decision-making.
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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 | 0,023 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».