Rates and determinants of seasonal influenza vaccination in pregnancy and association with neonatal outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing evidence that seasonal influenza vaccination in pregnancy has benefits for mother and baby. We determined influenza vaccination rates among pregnant women during the 2 nonpandemic influenza seasons following the 2009 H1N1 pandemic, explored maternal factors as predictors of influenza vaccination status and evaluated the association between maternal influenza vaccination and neonatal outcomes. METHODS: We used a population-based perinatal database in the province of Nova Scotia, Canada, to examine maternal vaccination rates, determinants of vaccination status and neonatal outcomes. Our cohort included women who gave birth between Nov. 1, 2010, and Mar. 31, 2012. We compared neonatal outcomes between vaccinated and unvaccinated women using logistic regression analysis. RESULTS: Overall, 1958 (16.0%) of 12,223 women in our cohort received the influenza vaccine during their pregnancy. Marital status, parity, location of residence (rural v. urban), smoking during pregnancy and maternal influenza risk status were determinants of maternal vaccine receipt. The odds of preterm birth was lower among infants of vaccinated women than among those of nonvaccinated women (adjusted odds ratio [OR] 0.75, 95% confidence interval [CI] 0.60-0.94). The rate of low-birth-weight infants was also lower among vaccinated women (adjusted OR 0.73, 95% CI 0.56-0.95). INTERPRETATION: Despite current guidelines advising all pregnant women to receive the seasonal influenza vaccine, influenza vaccination rates among pregnant women in our cohort were low in the aftermath of the 2009 H1N1 pandemic. This study and others have shown an association between maternal influenza vaccination and improved neonatal outcomes, which supports stronger initiatives to promote vaccination during pregnancy.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».