Determinants of non-vaccination and incomplete vaccination in Canadian toddlers
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination coverage remains suboptimal in Canada and sporadic outbreaks of vaccine-preventable diseases such as measles and pertussis continue to occur. This study was undertaken to identify sociodemographic determinants of total non-vaccination (having never received any vaccine), non-vaccination for measles (0 doses) and incomplete vaccination for pertussis (< 4 doses) among 2-year-old Canadian children. Data from the 2013 Childhood National Immunization Coverage Survey (CNICS) were used. Associations between sociodemographic factors and outcomes were measured by multiple logistic regressions and adjusted odds ratios (aOR) were calculated. A total of 5,477 children were included in the analyses of total non-vaccination, and 3,899 children were included in the analysis of non-vaccination for measles and incomplete vaccination for pertussis. Overall, 2.7% of children (95% CI 2.0-3.3) had received no vaccine at all. Lower parental education, i.e., the responding parent having a high school diploma, trade certificate or less (compared with university graduation) was associated with total non-vaccination (aOR 1.99, 95% CI 1.02-3.91). Non-vaccination for measles was more frequent among children of single parent families (aOR 1.63, 95% CI 1.01-2.61) and those of parents with lower education (aOR 1.86, 95% CI 1.26-2.76). The odds of incomplete vaccination for pertussis was greater among children born outside Canada (aOR 3.10, 95% CI 1.73-5.58), of parents with lower education (aOR 1.92, 95% CI 1.41-2.62), and those whose household income was between $40,000 and $59,999 (aOR 1.47; 95% CI 1.04-2.07) or lower than $40,000 (aOR 1.58, 95% CI 1.13-2.22). Significant regional variation was also found for all outcomes. In conclusion, despite universal access to free childhood vaccines in Canada, regional variation and socioeconomic inequalities in vaccine uptake were still observed. Further analyses are warranted to identify barriers contributing to these variations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».