COVER-ME: Developing and Evaluating community-based interventions to promote vaccine uptake in East London minority ethnicity (ME) populations; underserved migrants and persons with low income: protocol for a pilot randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Under vaccination amongst underserved groups remains low due to existing disparities. This is particularly the case with post-pandemic COVID-19 vaccinations, and other vaccine-preventable diseases including measles, Mumps and Rubella (MMR) or influenza. Therefore, we aim to 1) to determine the feasibility and practicality of implementing a patient engagement tool (PET) and gain vital insights to plan a subsequent definitive randomised controlled trial (RCT) to evaluate the effectiveness of this tool for increasing uptake of COVID-19 and Flu vaccination; 2) and to define the appropriate level of support needed for health care providers at site-level to ensure successful implementation of the PET and to identify supporting activities needed to implement interventions for COVID-19 and Flu vaccinations. Methods and Analysis This is a randomised controlled feasibility study evaluating a co-designed PET, involving randomisation at individual and cluster level. For individual randomisation, patients will be individually randomised 1:1 to receive the intervention (PET) or routine care; whereas for cluster randomisation six GP practices will be randomised 1:1, and divided into two tranches at two separate time points. Both groups will receive training and activation of the software. Data will be analysed using statistical software R (4.0 or greater) or STATA (17 or greater). Baseline characteristics will be summarised and presented in groups based on an intention to treat (ITT) basis with categorical data; including demographics, socioeconomic variables, co-morbidities, and vaccination status. Ethics and Dissemination Ethical approval was granted Westminster Ethics Committee (ref: 316860). Our dissemination strategy targets three audiences: (1) Policy makers, public and health service managers and clinicians responsible for delivering vaccines and infection prevention services; (2) patients and public from underserved population groups (3) academics.
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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 | 0,050 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,012 |
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 ».