Perceived Effectiveness of Public Health Unit Partnerships With Faith-Based and Other Community-Based Organizations to Promote COVID-19 Vaccination Among Ethnoracial Communities
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objective of this study was to explore how Ontario Public Health Units (PHUs) partnered with faith-based organizations (FBOs) and other community-based organizations (CBOs) to promote COVID-19 vaccination among ethnoracial groups made structurally vulnerable during the pandemic, and to understand how PHUs perceive the effectiveness of these partnerships with these organizations. Methods: Between June to December 2022, we distributed a cross-sectional survey to 34 PHUs in Ontario to explore how PHUs were engaging and partnering with FBOs and CBOs. Results: Responses were received from 28 of 34 (82.5%) public health units. Across Ontario, 23 (82.1%) respondent PHUs worked with FBOs during the COVID-19 vaccine rollout with activities ranging from informing FBOs of vaccine availability, to using places of worship as sites for vaccine administration and co-creating educational materials on immunization that were faith- and culturally sensitive. Conclusion: FBOs can be a valuable community partner as PHUs work to increase the reach and uptake of public health interventions. Ongoing monitoring and evaluation of the impact of FBO engagement on vaccine confidence and uptake among ethnoracial communities is needed to inform future community engaged vaccine programming in Ontario.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».