Strategies and resources used by public health units to encourage COVID-19 vaccination among priority groups: a behavioural science-informed review of three urban centres in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ensuring widespread COVID-19 vaccine uptake is a public health priority in Canada and globally, particularly within communities that exhibit lower uptake rates and are at a higher risk of infection. Public health units (PHUs) have leveraged many resources to promote the uptake of recommended COVID-19 vaccine doses. Understanding barriers and facilitators to vaccine uptake, and which strategies/resources have been used to address them to date, may help identify areas where further support could be provided. We sought to identify the strategies/resources used by PHUs to promote the uptake of the first and third doses of the COVID-19 vaccine among priority groups in their jurisdictions. We examined the alignment of these existing strategies/resources with behavioral science principles, to inform potential complementary strategies/resources. METHODS: We reviewed the online and in-person strategies/resources used by three PHUs in Ontario, Canada to promote COVID-19 vaccine uptake among priority groups (Black and Eastern European populations, and/or neighbourhoods with low vaccine uptake or socioeconomic status). Strategies/resources were identified from PHU websites, social media, and PHU liaison. We used the Behaviour Change Techniques (BCT) Taxonomy - which describes 93 different ways of supporting behaviour change - to categorise the types of strategies/resources used, and the Theoretical Domains Framework - which synthesises 14 factors that can be barriers or facilitators to decisions and actions - to categorise the barriers and facilitators addressed by strategies/resources. RESULTS: PHUs operationalised 21 out of 93 BCTs, ranging from 15 to 20 BCTs per PHU. The most frequently operationalised BCTs were found in strategies/resources that provided information about COVID-19 infection and vaccines, increased access to COVID-19 vaccination, and integrated social supports such as community ambassadors and engagement sessions with healthcare professionals. Identified BCTs aligned most frequently with addressing barriers and facilitators related to Knowledge, Environmental context and resources, and Beliefs about consequences domains. CONCLUSION: PHUs have used several BCTs to address different barriers and facilitators to COVID-19 vaccine uptake for priority groups. Opportunities should be pursued to broaden the scope of BCTs used (e.g., operationalizing the pros and cons BCT) and barriers/facilitators addressed in strategies/resources for ongoing and future COVID-19 vaccine uptake efforts among general and prioritised populations.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».