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Enregistrement W2290322479 · doi:10.9778/cmajo.20140088

Trends in medical and nonmedical immunization exemptions to measles-containing vaccine in Ontario: an annual cross-sectional assessment of students from school years 2002/03 to 2012/13

2015· article· en· W2290322479 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Wilson, C. Y. Seo, Gillian Lim, J. Fediurek, Natasha S. Crowcroft, Shelley L. Deeks

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeaslesPoliomyelitisVaccinationPolio vaccineCohortDemographyImmunizationFamily medicinePediatricsLegislationDiphtheriaEnvironmental healthImmunologyLawPolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Under Ontario legislation, for select vaccine-preventable diseases nonimmunized or under-immunized students must undergo vaccination or provide a statement of exemption, or risk suspension from school. At the time of this assessment, these diseases included measles, mumps, rubella, diphtheria, tetanus and polio. METHODS: Exemptions data for the school years 2002/03 to 2012/13 were obtained from the Immunization Records Information System used in Ontario. Temporal trends were expressed for 7- and 17-year-old students by exemption classification (medical, prior immunity, religious or conscientious belief, total) at the provincial level, by school year and by birth cohort. Regional analysis was conducted for the 2012/13 school year. A temporal trend analysis of exemptions for measles-containing vaccines was performed by using a Poisson distribution with a 2-sided test (α = 5%). RESULTS: For both 7- and 17-year-old students, religious or conscientious exemptions for measles-containing vaccines significantly increased over the study period (p < 0.001 in both age groups), whereas medical exemptions decreased (p < 0.001 in both age groups). The trends were reproduced when examined by birth cohort. The percentage of Ontario students with any exemption classification (total exemptions) remained low (< 2.5%) during the study period, although considerable geographic variation was noted. INTERPRETATION: Ontario data suggest that nonmedical exemptions have increased during the last 11 years, consistent with trends reported elsewhere. The trend toward increasing religious or conscientious exemptions coupled with declining medical exemptions explains why total exemptions have remained stable or decreased at the provincial level. The prominent geographic variability in exemptions suggests that targeted interventions may be suitable for consideration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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 enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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