A qualitative examination of the experiences and perspectives of interprofessional primary health care teams in the distribution of the COVID-19 vaccination in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary health care (PHC) teams contributed to all phases of the COVID-19 vaccination distribution. However, there has been criticism for not fully utilizing the expertise and infrastructure of PHC teams for vaccination distribution. Our study sought to understand the role PHC teams had in the distribution of the COVID-19 vaccine in Ontario, Canada. The key objective informing this study was to explore the experiences and perspectives of interprofessional PHC teams in the distribution of COVID-19 vaccination across Ontario. METHODS: A qualitative approach was used for this study, which involved 39 participants from the six health regions of the province. Eight focus groups were conducted with a range of interprofessional healthcare providers, administrators, and staff working in PHC teams across Ontario. The sample reflected a diverse range of clinical, administrative, and leadership roles in PHC. Focus groups were audio-recorded and transcribed, while transcriptions were then analyzed using thematic analysis. RESULTS: We identified the following four themes in the data: i) PHC teams know their patients; ii) mobilizing team capacity for vaccination, iii) intersectoral collaborations, and iv) operational challenges. CONCLUSIONS: PHC teams were an instrumental component in supporting COVID-19 vaccinations in Ontario. The involvement of PHC in future vaccination efforts is key but requires additional resourcing and inclusion of PHC in decision-making. This will ensure provider well-being and maintain collaborations established during COVID-19 vaccination.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».