Seasonal influenza vaccination campaigns for health care personnel: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, vaccination coverage for seasonal influenza among health care personnel remains below 50%. The objective of this review was to determine which seasonal influenza vaccination campaign or campaign components in health care settings were significantly associated with increases in influenza vaccination among staff. METHODS: We identified articles in eight electronic databases and included randomized controlled trials, controlled before-and-after studies and studies with interrupted time series designs in our review. Two reviewers independently abstracted the data and assessed the risk of biases. We calculated risk ratios and 95% confidence intervals for randomized controlled trials and controlled before-and-after studies and described interrupted time series studies. RESULTS: We identified 99 studies evaluating influenza vaccination campaigns for health care workers, but only 12 of the studies were eligible for review. In nonhospital health care settings, including long-term care facilities, campaigns with a greater variety of components (including education or promotion, better access to vaccines, legislation or regulation and/or role models) were associated with higher risk ratios (i.e, favouring the intervention group). Within hospital settings, the results reported for various types of campaigns were mixed. Many of the criteria for assessing risk of bias were not reported. INTERPRETATION: Campaigns involving only education or promotion resulted in minimal changes in vaccination rates. Further studies are needed to determine the appropriate components and combinations of components in influenza vaccination campaigns for health care personnel.
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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 | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».