Can opportunities be enhanced for vaccinating children in home visiting programs? A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home visiting programs focused on improving early childhood environments are commonplace in North America. A goal of many of these programs is to improve the overall health of children, including promotion of age appropriate vaccination. In this study, population-based data are used to examine the effect of a home visiting program on vaccination rates in children. METHODS: Home visiting program data from Manitoba, Canada were linked to several databases, including a provincial vaccination registry to examine vaccination rates in a cohort of children born between 2003 and 2009. Propensity score weights were used to balance potential confounders between a group of children enrolled in the program (n = 4,562) and those who were eligible but not enrolled (n = 5,184). Complete and partial vaccination rates for one and two year old children were compared between groups, including stratification into area-level income quintiles. RESULTS: Complete vaccination rates from birth to age 1 and 2 were higher for those enrolled in the Families First program [Average Treatment Effect Risk Ratio (ATE RR) 1.06 (95 % CI 1.03-1.08) and 1.10 (95 % CI 1.05-1.15) respectively]. No significant differences were found between groups having at least one vaccination at age 1 or 2 [ATE RR 1.01 (95 % CI 1.00-1.02) and 1.00 (95 % CI 1.00-1.01) respectively). The interaction between program and income quintiles was not statistically significant suggesting that the program effect did not differ by income quintile. CONCLUSIONS: Home visiting programs have the potential to increase vaccination rates for children enrolled, despite limited program content directed towards this end. Evidence-based program enhancements have the potential to increase these rates further, however more research is needed to inform policy makers of optimal approaches in this regard, especially with respect to cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».