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Enregistrement W2015475506 · doi:10.1111/j.1553-2712.2000.tb02237.x

Vaccination of Emergency Department Patients at High Risk for Influenza

2000· article· en· W2015475506 sur OpenAlexaffabout
Atul K. Kapur, Milton Tenenbein

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVaccinationEmergency departmentEmergency medicineMedical emergencyPediatricsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the proportion of Canadian emergency department (ED) patients who are at risk for increased morbidity from influenza but were not vaccinated and to determine emergency physicians' (EPs') willingness to screen for and prescribe influenza vaccination. METHODS: The authors surveyed a convenience sample of patients presenting during a one-week period at each of four EDs in Winnipeg, Manitoba, Canada, after the end of the seasonal period for vaccination. They also surveyed all full-time EPs in Winnipeg. RESULTS: Fifty-three percent of emergency patients at risk for increased morbidity from influenza had not been vaccinated and 59.3% of them were willing to be vaccinated during an emergency visit. This represents 31.6% (+/-3.1%) of all high-risk patients and 15% of all emergency patients. High-risk patients who did not have a regular physician were less likely to have been vaccinated (OR 0.165, p = 0.018). Most EPs rarely or never offer influenza vaccination (30% and 57%, respectively). Seventy-six percent of them were willing to prescribe vaccination. CONCLUSION: Many ED patients are at risk for increased morbidity from influenza and have not been vaccinated. The majority of them are willing to be vaccinated during an emergency visit and the majority of EPs are willing to prescribe vaccination. Emergency department vaccination for influenza should be considered as a strategy to increase vaccination among high-risk groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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