A cocoon immunisation strategy against pertussis for infants: does it make sense for Ontario?
Notice bibliographique
Résumé
Pertussis deaths occur primarily among infants who have not been fully immunised. In Ontario, Canada, an adult booster dose was recently added to the publicly funded immunisation programme. We applied number-needed-to-treat analyses to estimate the number of adults that would need to be vaccinated (NNV) to prevent pertussis disease, hospitalisation and death among infants if a cocoon strategy were implemented. NNV=1/(P(M) X R) + 1/(P(F) X R), where P(M),P(F) (proportion of infants infected by mothers, fathers) were sourced from several studies. Rates of disease, hospitalisation or death (R) were derived from Ontario's reportable disease data and Discharge Abstract Database. After adjusting for under-reporting, the NNV to prevent one case, hospitalisation or death from pertussis was between 500-6,400, 12,000-63,000 and 1.1-12.8 million, respectively. Without adjustment, NNV increased to 5,000-60,000, 55,000-297,000 and 2.5-30.2 million, respectively. Rarer outcomes were associated with higher NNV. These analyses demonstrate the relative inefficiency of a cocoon strategy in Ontario, which has a well-established universal immunisation programme with relatively high coverage and low disease incidence. Other jurisdictions considering a cocoon programme should consider their local epidemiology.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».