Does integration matter? an international cross-sectional study on the relationship between perceived public health and primary care integration and COVID-19 vaccination rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunisation against COVID-19 is crucial for controlling the pandemic, yet global challenges persist in vaccine coverage and equitable distribution. A well-integrated primary health care approach can enhance vaccination programmes. AIM: To explore the relationship between perceived PC (primary care)-PH (public health) integration, as well as other vaccination program implementation factors, and national COVID-19 vaccination coverage. DESIGN AND SETTING: A convenience sample of self-identified primary care professionals completed an online survey on COVID-19 vaccination programme implementation and their perceptions of PC-PH integration. METHODS: Countries with ≥5 responses were included in the data analysis. COVID-19 vaccination implementation approach and perceived PC-PH integration against COVID-19 vaccination coverage was investigated using bivariate and subgroup analyses, Spearman correlation, and linear regression. RESULTS: A total of 394 responses from 32 countries were analysed. Participants included primary care providers, academics, and researchers. The median national COVID-19 vaccination coverage was 28.41% at time of study. Perceived barriers included patient hesitancy and vaccine supply shortages, while facilitators included vaccine product choices, equity, and community engagement. The study revealed a positive relationship between perceptions of PC-PH integration and national vaccination coverage in upper-middle and lower-middle income countries. CONCLUSION: Perceived PC-PH integration increased with decreasing economic quartiles and this perception was linked to actual national vaccination coverage. Integration may be especially important for countries with lesser vaccine supply. High-income countries may benefit from increased collaboration between PC and PH to enhance vaccination efficiency. The findings contribute to understanding the role of PC-PH integration in vaccination programmes in different settings.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».