A Multifaceted Intervention to Improve Influenza, Pneumococcal, and Herpes Zoster Vaccination among Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vaccination rates for influenza, pneumococcus, and zoster in patients with rheumatoid arthritis (RA) have remained low. Simple electronic or paper reminders have produced only small increases in vaccination rates. We sought to identify a more effective approach to improve vaccination rates. METHODS: We conducted a system-level intervention at an academic rheumatology clinic that included electronic reminders with linked order sets, physician auditing and feedback, patient outreach, and optional printed prescriptions for zoster vaccination at an outside pharmacy. RESULTS: We targeted 1255 eligible patients with RA. There was no change in patients' self-reported influenza vaccination rates, although the baseline self-reported rate was already high and much higher than that documented in the electronic health record. Pneumococcal vaccination rates increased from 28.7% to 45.8%; in regression analysis, the rate of change in pneumococcal vaccination increased by 9.4% per year above baseline trends (95% CI 3.9-15.5, p = 0.002). The rate of zoster vaccination increased from 2.5% to 4.5% overall (p = 0.01) and from 3.0% to 6.6% among patients not receiving biologic therapy that precluded zoster vaccination. CONCLUSION: Although the intervention improved pneumococcal and zoster vaccination rates, the improvement in pneumococcal vaccination rate was less than expected, and the zoster vaccination rate remained low even for ideal candidates. Likely barriers include lack of familiarity and difficulty using electronic reminders and order sets, uncertainty about the value and safety of recommended vaccines, and uncertainty about patients' insurance coverage and prior vaccination history. Future interventions should include strategies to address these.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».