Vaccination in Inflammatory Bowel Disease Patients: Attitudes, Knowledge, and Uptake
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunomodulators and biological agents, used to treat inflammatory bowel disease [IBD], are associated with an increased risk of infection, including vaccine-preventable infections. We assessed patient attitudes towards vaccination, knowledge of vaccine recommendations, and uptake of recommended vaccines. METHODS: Patients attending IBD clinics completed a self-administered, structured, paper-based questionnaire. We collected demographic data, medical and immunisation history, self-reported patient uptake, knowledge, and perceptions of childhood and adult vaccinations. RESULTS: The prevalence of treatment with biologicals, steroids, thiopurines, and methotrexate among the 300 respondents were 37.3%, 16.0%, 16.0%, and 5.7%, respectively. Self-reported vaccine completion was reported by 45.3% of patients. Vaccination uptake rates were 61.3% for influenza, 10.3% for pneumococcus, 61.0% for hepatitis B, 52.0% for hepatitis A, 26.0% for varicella, 20.7% for meningococcus, 5.3% for herpes zoster, and 11.0% for herpes papilloma virus [females only]. Significant predictors of vaccine completion were annual vaccination review by family physician (odds ratio [OR] = 1.82) or gastroenterologist [OR = 1.72], current steroid use [OR = 1.28], and current or prior treatment with biologicals [OR = 1.42]. The majority of patients reported that the primary responsibility to ensure vaccine completion lies with the patient [41.7%] and the family physician [32.3%]. Uncertainty about indications, fears of side effects, and concerns regarding vaccine safety were the most commonly reported reasons for non-uptake [22.0%, 20.7%, and 5.3%, respectively]. CONCLUSIONS: Uptake of recommended vaccines among IBD patients is suboptimal. Annual vaccination reviews by both family physician and gastroenterologist may improve vaccine uptake. Interventions targeted at improving vaccination uptake in IBD patients are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».