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Enregistrement W6996142752

Reducing barriers to Covid-19 vaccines among structurally disadvantaged populations: the role of public health nurses in promoting health equity

2024· dissertation· en· W6996142752 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationCanadian Nurses Foundation
Mots-clésHealth equityDisadvantagedHealth promotionPublic healthSocial determinants of healthExcellenceHealth carePopulation healthHealth policy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, the Covid-19 pandemic has exacerbated existing social inequities and has further contributed to the morbidity and mortality of individuals from lower socio-economic backgrounds. Access to evidence-based services, such as Covid-19 vaccinations, is paramount to population health promotion and health equity advocacy. Health equity can be achieved through the promotion of equitable access to healthcare services and equal distribution of resources. Addressing health inequities during the Covid-19 pandemic is a major goal and moral imperative in the public health sector. The purpose of this qualitative research study was to explore the practice roles of public health nurses (PHNs) during the pandemic in regard to their contribution to reducing barriers to Covid-19 vaccines and promoting health equity for structurally disadvantaged clients. A greater understanding of the PHNs’ role in promoting health equity during the pandemic can contribute to excellence in nursing practice, improve client outcomes, and increase awareness about the importance of social justice and health equity action. Interpretive description by Dr. Sally Thorne was chosen as the methodology for this study to explore and understand the roles of PHNs delivering Covid-19 vaccines through the Focused Immunization Team (FIT). The WRHA Public Health Nursing Professional Practice Model by Dr. Cheryl Cusack was used in scaffolding this study. The literature search was completed using PubMed, CINAHL, Google Scholar, and Scopus databases. The articles used in this study were published in English from 2012 to 2024. The literature reviewed included peer-reviewed journal articles, books, as well as grey literature obtained from professional organizations’ websites. A conventional content analysis was used to analyze the data collected through semi-structured interviews with 10 FIT PHNs. During this process, 11 major themes were identified and categorized into five sections. Although the literature on promoting health equity during the pandemic by prioritizing Covid-19 vaccines for vulnerable populations is abundant, there is no sufficient evidence regarding PHNs’ role on the outreach FIT team in the local context of Manitoba. These study results have implications for future PHN practice, research, education, and administrative domains. It is necessary to further explore how local public health outreach programs can optimize equitable service delivery and improve health outcomes for vulnerable clients during global public health outbreaks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,354 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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