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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».