Overcoming barriers to childhood vaccination in a First Nations community: the impact of a home visiting program on vaccine uptake
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: First Nations children in Canada experience lower vaccination coverage compared to the general population, yet research on vaccination confidence, access, and uptake in on-reserve communities remains limited. This study examines barriers to childhood vaccination and the role of the Early Years (EY) home visiting program in influencing uptake in Maskwacis, a First Nations Community in central Alberta. METHODS: Guided by community-based participatory research, data were collected with parents, through interviews (n = 23); EY home visitors who provide support to parents, through a review of case notes (n = 851 entries), a survey (n = 7), and focus groups (n = 3 with 18 participants); and health staff who administer vaccinations, through a survey (n = 5) and interviews (n = 4). Data were analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: Participants identified multiple barriers to vaccination, including resource challenges preventing them from accessing appointments, limited information and misinformation about vaccinations, sociocultural concerns, fear of injections, negative healthcare experiences, and pandemic-related challenges. These barriers were often rooted in a distrust of healthcare systems and a strong desire amongst parents to protect their children. The EY program facilitated vaccination by providing parents with accurate information, assisting families with attending appointments, and fostering trusting relationships with parents. Central to these facilitators was reassurance parents received that vaccines are safe and important for their children’s health. CONCLUSIONS: The study offers key insights into barriers to childhood vaccination in an on-reserve First Nations community and the role of culturally grounded home visiting programs in facilitating confidence and access. The findings can inform strategies to strengthen vaccination uptake among First Nations children and families and advance health equity.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».