Equity-informed strategies to promote COVID-19 vaccination uptake undertaken by public health units in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined local public health strategies to promote COVID-19 vaccination equity in Ontario, Canada between 2020 and 2023. Our descriptive mixed-methods study gathered data from local public health units (PHUs) in Ontario on public health's COVID-19 equity-driven vaccination efforts. PHUs are responsible for delivering local public health services in the province and are provincially mandated to address health equity in their geographic boundaries. Data was collected through a seven-item questionnaire. Open-ended questions were analyzed through an inductive content analysis. From all 34 PHUs, 25 agreed to participate. Eighty-percent of the participating PHUs reported provision of information, community engagement, and improved physical accessibility to COVID-19 vaccines were high/very high priorities. Only 39.1% of PHUs indicated social determinants of health-related data collection as a high/very high priority. Overall, 90% of PHUs reported prioritizing groups, including those with lower socioeconomic status, Indigenous populations, and people experiencing homelessness or precarious housing, in their vaccination response. Four emergent themes included: (1) defining priority populations with data-driven and health equity-oriented processes; (2) promoting vaccination through health equity-informed strategies; (3) prioritizing Indigenous health and sovereignty in vaccination efforts; and (4) recommendations to address health equity-related barriers to COVID-19 vaccination. Examples of recommendations included: adopting culturally-sensitive and context-relevant communication strategies; enabling data linkage of data sources; and providing guidance on the development of intersectoral collaborations. Health equity-informed efforts in COVID-19 vaccination decision-making and actions were broadly adopted to better respond to local needs. Recommendations made by PHUs to address the gaps hindering COVID-19 vaccine equity promotion should be considered before future health crises. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s12982-025-01317-8.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».