Accessibility of Ontario pharmacies offering COVID-19 vaccination by rurality, community material deprivation, and ethnic concentration: a repeated cross-sectional geospatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community pharmacies are largely recognized as geographically accessible; yet concerns arise regarding inequitable access to COVID-19 vaccination, especially during early vaccine availability. OBJECTIVES: This study aims to investigate the geographic accessibility of community pharmacies offering COVID-19 vaccination in Ontario's from April to December 2021 considering community-level rurality, material deprivation, and ethnic concentration. METHODS: Data from the Ontario Ministry of Health website COVID-19 vaccination pharmacies between April 27, 2021 and December 20, 2021, were analyzed. Pharmacy addresses were geocoded using Environics Analytics Business Data and the Postal Code Conversion File (PCCF+). Material deprivation and ethnic concentration at the Dissemination Area (DA) level were based on Public Health Ontario's marginalization data and organized into quintiles. Mean geographic accessibility was calculated for each quintile using the 2-Step Floating Catchment Area method using service areas of 1,000, 1,500, or 3,000 m for urban DAs and 10,000 m for rural DAs. Analysis of Variance (ANOVA) was used to compare mean geographic accessibility across eight selected dates reflecting vaccine eligibility and availability changes. RESULTS: Of 15,174 pharmacies identified, 92.9% were successfully linked to geographic coordinates. Three eras of vaccine availability were identified: [1] Intermediate; [2] Scarcity (May 2021); and [3] Abundance (November and December 2021). During vaccine shortages, more deprived and ethnically concentrated urban areas had greater geographic accessibility than less deprived areas, while rural areas had no access. For example, during vaccine scarcity, urban DAs in the highest ethnic concentration quintile had an accessibility score of 6.55 compared to 0.18 in the lowest quintile. During other periods, more deprived urban areas either showed higher geographic accessibility or no significant difference compared to less deprived areas; however, rural deprived areas generally had lower geographic accessibility than urban areas. CONCLUSIONS: During COVID-19 vaccine scarcity or abundance, deprived and ethnically concentrated urban areas had similar or higher access compared to less deprived areas. However, rural deprived areas experienced lower geographic accessibility. Access to pharmacies can be enhanced in rural deprived areas by incentivization and outreach. Further research examining whether this geographic accessibility variance influenced vaccine uptake and infection rates.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».