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Enregistrement W7036819676

Comparison of COVID-19 Vaccination Rollout Approaches across Canada

2023· article· en· W7036819676 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntitlement (fair division)VaccinationPublic healthCorporate governanceNova scotiaTransparency (behavior)Workforce
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across Canada, there were notable differences in the rollout of provincial/territorial COVID-19 vaccination programs, reflecting diverse sociodemographic profiles, geopolitical landscapes, health system designs, and pandemic experiences. We collected information regarding underlying principles and goals, governance and authority, transparency and diversity of communications, activities to strengthen infrastructure and workforce capacity, and entitlement and access in four diverse provinces (British Columbia, Saskatchewan, Ontario, Nova Scotia). Through cross-case analysis, we observed significant differences in provincial rollouts of the primary two-dose vaccination series in adults between December 2020 and December 2021. Nova Scotia was the only province to state explicit coverage goals and adhere to plans tying coverage to the relaxation of public health measures. Both Nova Scotia and British Columbia implemented fully centralized vaccination booking systems. In contrast, Saskatchewan's initial highly centralized approach enabled the rapid delivery of first doses; however, rollout of second doses was slower and more decentralized, occurring primarily through community pharmacies. In alignment with its decentralized health system, Ontario pursued a regionalized approach, primarily led by its existing public health unit network. Our research suggests explicit goals, centralized booking, and flexible delivery strategies improved uptake; however, ongoing learning will be crucial for informing the success of future vaccination efforts. Au Canada, le déploiement des programmes provinciaux et territoriaux de vaccination contre la COVID-19 présente des différences notables d'un océan à l'autre. Ces différences reflètent la diversité des profils sociodémographiques, des paysages géopolitiques, des conceptions du système de santé et des expériences pandémiques. Nous avons recueilli des renseignements sur les principes et les objectifs sous-jacents, la gouvernance et l'autorité, la transparence et la diversité des communications, les activités visant à renforcer l'infrastructure et la capacité de la main-d'œuvre ainsi que l'admissibilité et l'accès dans quatre provinces différentes (la Colombie-Britannique, la Saskatchewan, l'Ontario, la Nouvelle-Écosse). Grâce à une analyse transversale des études de cas, nous avons constaté d'importantes différences dans les déploiements provinciaux de la série de primovaccination à deux doses chez les adultes, entre décembre 2020 et décembre 2021. La Nouvelle-Écosse a été la seule province à énoncer des objectifs de couverture explicites et à adhérer à des plans liant la couverture à l'assouplissement des mesures de santé publique. La Nouvelle-Écosse et la Colombie-Britannique ont toutes deux mis en place des systèmes de réservation des vaccins entièrement centralisés. En revanche, l'approche initiale hautement centralisée de la Saskatchewan a permis la livraison rapide des premières doses. Toutefois, le déploiement des deuxièmes doses a été plus lent et plus décentralisé, s'effectuant principalement par le biais des pharmacies communautaires. Conformément à son système de santé décentralisé, l'Ontario a adopté une approche régionalisée, essentiellement dirigée par son réseau existant de bureaux de santé publique. Nos recherches suggèrent que des objectifs explicites, un système de réservation centralisée et des stratégies de prestation flexibles ont amélioré le taux de participation des citoyens. Mais une culture d'apprentissage continu jouera un rôle déterminant pour assurer le succès des futurs efforts de vaccination.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,425
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,115 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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