Models of COVID-19 Vaccine Delivery for Refugees.
Notice bibliographique
Résumé
Background: We explored the experiences of new refugees in Calgary, across different COVID-19 vaccine delivery models. The purpose was to understand the barriers and strengths of each model to support access to COVID-19 vaccination for refugees. Method/Approach: We used a mixed method approach that included secondary vaccination data of refugees and primary interviews. A database of refugee COVID-19 vaccinations was used to inform findings and a thematic analysis was conducted on qualitative data. Qualitative data was collected with settlement and healthcare organizations stakeholders (N=13), refugee sponsors (N=3) and refugees (N=45). Interview participants were identified through purposive and snowball sampling. Results: The COVID-19 models of vaccine delivery for refugees, included: mobile vaccine clinics, temporary based community clinics, on-site vaccination clinics in refugee processing hotels, mainstream vaccination clinics and pharmacies. Models of vaccination delivery were not static. They evolved as a result of contextual factors, such as refugee needs, shifts in demographics, changes in public health policy and funding mandates. As a result, the impact on refugee health also evolved. Most models provided services in a culturally responsive manner and served newcomers. Models created positive and culturally safe contexts through partnerships where barriers were mitigated, and patients could access vaccinations. Partnerships provided health navigators, outreach, translation, built trust and helped models form new partnerships to address the emerging needs of patients. Conclusion: Public health systems can adapt through partnerships and provide culturally responsive ways delivering vaccines. This has implications for the approach to health care service delivery for specialized populations.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».