Identifying vaccination deserts: The availability and distribution of pharmacists with authorization to administer injections in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Pharmacist-administered immunizations have been associated with improved vaccination rates; however, little is known about whether areas with little to no access to this service (“vaccination deserts”) exist. The objective of this work is to determine the geographic availability of pharmacists with authorization to administer injections in the province of Ontario.Methods:Ontario College of Pharmacists registry data were used to identify patient care–providing pharmacists in community pharmacies and their ability to administer injections. Their number of hours worked was converted into full-time equivalents (FTEs), assuming 40 hours per week represents 1 FTE. Practice site(s) were mapped by postal code and presented by Public Health Unit (PHU) area. Communities within PHUs were further categorized as urban or rural and northern or southern, with ratios of FTEs per 1000 population calculated for both injection-trained and non-injection-trained pharmacists.Results:In total, 74.6% of Ontario’s practising community pharmacists are authorized to provide injections. Northern PHUs had slightly better access to pharmacist injectors (0.61 FTEs/1000 overall vs 0.56/1000 in the south), while rural communities had lower availability (0.41 FTEs/1000) than urban communities (0.58 FTEs/1000). PHUs with greater population size and density had greater availability of pharmacist immunizers, while PHUs with greater land area were more likely to not have any immunizing pharmacists present (<i>p</i> < 0.001 for all).Discussion:As pharmacists increasingly become preferred vaccination providers, awareness of disparities related to access to pharmacy-based immunizations and collaboration with public health and primary care providers to address them (e.g., through mobile vaccination clinics) will be required to ensure equitable access. <i>Can Pharm J (Ott)</i> 2022;155:xx-xx.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 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 tête enseignante, 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 ».