Bridging the gap: A mixed-methods analysis of Canadian and U.S. immunization programs for enhancing racial equity in childhood vaccinations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Building on a recent U.S.-based study, we compare racial disparities in childhood immunization between Canada and the United States over the past decade to identify resilient, cross-context interventions that promote racial equity and strengthen public health practices. DESIGN: Using a comparative mixed methods approach adapted from our U.S. study, we analyze the Canadian context to explore key similarities and differences. Methods included a review of vaccine coverage data, ecological analysis of racial demographics and immunization rates, and key informant interviews. SETTING: The study focused on Canada's three most populous provinces: British Columbia, Ontario, and Quebec. PARTICIPANTS: Quantitative data drew from the Canadian Census, national immunization surveys, and provincial surveys and registries. Qualitative analysis involved 33 interviews with provincial and national informants across various sectors. MAIN OUTCOME MEASURE: Routine childhood vaccine coverage, racial equity, and barriers and interventions to improve rates among Black, Indigenous, and newcomer communities. RESULTS: Quantitative analysis revealed challenges in monitoring racial disparities due to limited disaggregated race and ethnicity data. Despite this, childhood vaccination rates were lower than the U.S., with Black and Indigenous children showing the lowest coverage. Qualitative interviews identified individual and social-environmental barriers to vaccine equity and confidence, including limited healthcare access exacerbated by social determinants of health, distrust, and fragmented healthcare systems. Effective interventions focused on building trust, reducing barriers, engaging communities, and strengthening data systems. Comparisons with the U.S. underscored the limitations of decentralized healthcare models and highlighted the need for stronger regional and multisectoral collaboration, enhanced data collection, and culturally relevant interventions to improve vaccine confidence and accessibility. CONCLUSIONS: Racial inequities in childhood vaccination coverage persist in both Canada and the U.S., despite efforts to reduce cost barriers. Addressing these disparities requires strategies that engage communities, foster agency, and address both systemic and individual barriers to vaccination.
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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 | 0,037 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».