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Enregistrement W4404823144 · doi:10.1186/s12939-024-02326-w

Facilitators and challenges in collaboration between public health units and faith-based organizations to promote COVID-19 vaccine confidence in Ontario

2024· article· en· W4404823144 sur OpenAlexafffundabout
Kadidiatou Kadio, Denessia Blake-Hepburn, Melodie Yunju Song, Anna Karbasi, Elizabeth Estey Noad, Samiya Abdi, Nazia Peer, Shaza A. Fadel, Sara Allin, Anushka Ataullahjan, Erica Di Ruggiero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Public HealthCentre for Global Health ResearchPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFederation for the Humanities and Social SciencesCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésPopulationPublic healthPublic relationsEthnic groupHealth equityCitizenshipDiversity (politics)SociologyPolitical scienceMedicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Equitable access to vaccination remains a concern, particularly among population groups made structurally vulnerable. These population groups reflect the diversity of communities that are confronted with structural barriers caused by systemic racism and oppression and result in them experiencing suffer disadvantage and discrimination based on citizenship, race, ethnicity, ancestry, religion, spiritual beliefs, and/or gender identity. In Canada, Ontario public health units (PHUs) engage with faith-based organizations (FBOs) to improve vaccine confidence among populations made structurally vulnerable. This study explores the factors that facilitate and hinder engagement in the implementation of vaccine confidence promoting interventions, and challenges associated with working with FBOs. METHODS: In-depth interviews were conducted with 18 of the 34 Ontario PHUs who expressed an interest. Braun and Clarke's "experiential" approach was used to explore the realities of PHUs' contextual experiences and perspectives. RESULTS: The results showed that receptivity and openness of PHUs to learn from FBOs, previous experience working with religious communities and FBOs, ongoing relations based on respect of different beliefs and opinions on the vaccines, leveraging the support of trusted faith leaders among communities and communications strategy adapted and sensitive to the needs of the community was facilitators to community involvement in the prevention and control of COVID-19. On the other hand, factors both internal and external to the PHUs have often posed challenges to collaboration with the FBOs. Internal factors include low operational capacity of PHU like insufficient human and financial resources, weak analytical capacity, ambiguity in the roles and responsibilities of the different actors. Some external challenges issues were related to the provincial level and the Ministry of Health, while others were related to FBOs. For example, faith-based and collective beliefs promoting vaccine hesitancy have resulted in resistance from some religious communities when PHUs have reached out to collaborate. CONCLUSIONS: Engaging with faith-based communities is an ongoing process that requires time, flexibility, and patience, but it is necessary to improve vaccine confidence and equity access among population groups made structurally vulnerable. Lessons learned from this research can guide the implementation of future vaccination programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,247
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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