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Enregistrement W6977323297 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7526458

Vaccine equity implementation: exploring factors influencing COVID-19 vaccine delivery in the Philippines from an equity lens

2024· other· en· W6977323297 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health CareUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisEquity (law)Public healthGlobal healthInjusticeQualitative researchDeveloping country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background During the early phase of the COVID-19 vaccine rollout, low and middle-income countries (LMICs) were facing challenges in achieving equitable vaccine delivery. Few studies have contextualized global vaccine distributive injustice into national-specific contexts to understand its impact on vaccine delivery from an equity perspective. We aimed to investigate factors influencing equitable COVID-19 vaccine delivery in the Philippines and to provide recommendations to enhance equitable vaccine delivery in LMICs to prepare for future health emergencies. Methods The Health Equity Implementation Framework was employed to guide this qualitative study. We recruited participants using purposeful and snowballing sampling strategies. Semi-structured interviews were conducted with participants in person, online, or over the phone. A reflective thematic analysis approach was employed to analyze data. Results We recruited 38 participants including seven high-level stakeholders from the public and private sectors, 14 health workers, and 17 community members in the province of Negros Occidental, Philippines. Equitable delivery of COVID-19 vaccines was influenced by an interplay of multiple factors operating in different domains. Contextually, the rapidly evolving nature of the COVID-19 virus, ongoing scientific advancements, and international negotiations directed national-level vaccine policies. Political commitment and support were recognized as crucial drivers for successful vaccine delivery, with a strong emphasis on health information framing and communication and adherence to human rights principles. The vulnerability of the health system significantly impacted the timely and effective distribution of vaccines. Furthermore, the geographical characteristics of the Philippines presented unique logistical challenges to vaccine delivery. At the recipient domain, individual perceptions of vaccines, shaped by their socioeconomic status, exposure to (mis)information, social influence, and entrenched religious beliefs, played a major role in their vaccine decisions and thus vaccine coverage regionally. Additionally, vaccine characteristics and operational challenges related to its distribution also impacted fair allocation. Conclusions The findings highlight the urgent need for LMICs to strengthen their health system resilience and sustainability and use multilevel strategies to build public trust to improve vaccine uptake and coverage. Moreover, each LMIC must be attentive to its unique contextual factors to develop tailored implementation strategies to promote equitable vaccine distribution.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5490,001

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.

Tête enseignante Opus0,436
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle