Influenza vaccination coverage across ethnic groups in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The success of influenza vaccination campaigns may be suboptimal if subgroups of the population face unique barriers or have misconceptions about vaccination. We conducted a national study to estimate influenza vaccine coverage across 12 ethnic groups in Canada to assess the presence of ethnic disparities. METHODS: We pooled responses to the Canadian Community Health Survey between 2003 and 2009 (n = 437 488). We estimated ethnicity-specific self-reported influenza vaccine coverage for the overall population, for people aged 65 years and older, and for people aged 12-64 years with and without chronic conditions. We used weighted logistic regression models to examine the association between ethnicity and influenza vaccination, adjusting for sociodemographic factors and health status. RESULTS: Influenza vaccination coverage ranged from 25% to 41% across ethnic groups. After adjusting for sociodemographic factors and health status for people aged 12 years and older, all ethnic groups were more likely to have received a vaccination against influenza than people who self-identified as white, with the exception of those who self-identified as black (odds ratio [OR] 1.01, 95% confidence interval [CI] 0.88-1.15). Compared with white Canadians, Canadians of Filipino (OR 2.00, 95% CI 1.67-2.40) and Southeast Asian (OR 1.66, 95% CI 1.36-2.03) descent had the greatest likelihood of having received vaccination against influenza. INTERPRETATION: Influenza vaccine coverage in Canada varies by ethnicity. Black and white Canadians have the lowest uptake of influenza vaccine of the ethnic groups represented in our study. Further research is needed to understand the facilitators, barriers and misconceptions relating to vaccination that exist across ethnic groups, and to identify promotional strategies that may improve uptake among black and white Canadians.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».